大數據世界起點

D. 學習大數據需要哪些基本知識

1、思維模式轉變的催化劑是大量新技術的誕生，它們能夠處理大數據分析所帶來的3個V的挑戰。紮根於開源社區，Hadoop已經是目前大數據平台中應用率最高的技術，特別是針對諸如文本、社交媒體訂閱以及視頻等非結構化數據。

2、除分布式文件系統之外，伴隨Hadoop一同出現的還有進行大數據集處理MapRece架構。根據權威報告顯示，許多企業都開始使用或者評估Hadoop技術來作為其大數據平台的標准。

3、我們生活的時代，相對穩定的資料庫市場中還在出現一些新的技術，而且在未來幾年，它們會發揮作用。事實上，NoSQL資料庫在一個廣義上派系基礎上，其本身就包含了幾種技術。

4、總體而言，他們關注關系型資料庫引擎的限制，如索引、流媒體和高訪問量的網站服務。在這些領域，相較關系型資料庫引擎，NoSQL的效率明顯更高。

5、在Gartner公司評選的2012年十大戰略技術中，內存分析在個人消費電子設備以及其他嵌入式設備中的應用將會得到快速的發展。隨著越來越多的價格低廉的內存用到數據中心中，如何利用這一優勢對軟體進行最大限度的優化成為關鍵的問題。

6、內存分析以其實時、高性能的特性，成為大數據分析時代下的「新寵兒」。如何讓大數據轉化為最佳的洞察力，也許內存分析就是答案。大數據背景下，用戶以及IT提供商應該將其視為長遠發展的技術趨勢。

E. 大數據學習路線有推薦嗎怎麼學比較容易

你好，推薦給你大數據學習的路線圖，按照順序學習就可以了。

F. 大數據屬於什麼專業

我猜，題主想要問的是：最近幾年大火的大數據，如果是想要在大學里學習相關專業，將來從事相關工作，具體有哪些專業是屬於對口的吧？就從這個角度來說一說。

一般來說，學校的人才培養和專業設置，相對於市場上相關人才的熱門需求是要相對滯後的，比如說國際貿易、物流管理、電子商務這些專業，都是在相關行業蓬勃發展一段時間之後，各高校才逐步設立了相關專業。大數據、人工智慧相關領域，也不例外。

這個專業和領域的另外一個優勢還在於，它學習和入門的門檻比較高，也就是說，一個人通過本科4年、再加上碩士研究生、博士研究生的系統學習後，基本上就會構建自己專業領域上一定的壁壘，形成自己極具競爭力的專業優勢，這樣一來，起點高、又有較高的壁壘，在今後的職業道路上也就會有更好更快的發展。

G. 大數據主要學習什麼呢

大數據來是近五年興起的自行業，發展迅速，大數據需要學習什麼?

大數據需要的語言

Java、Scala、Python和Shell

分布式計算

分布式計算研究的是如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然後把這些部分分配給許多伺服器進行處理，最後把這些計算結果綜合起來得到最終的結果。

分布式存儲

是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。採用的是可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。

分布式調度與管理

分布式的集群管理需要有個組件去分配調度資源給各個節點，這個東西叫yarn; 需要有個組件來解決在分布式環境下"鎖"的問題，這個東西叫zookeeper; 需要有個組件來記錄任務的依賴關系並定時調度任務，這個東西叫azkaban。