数据应用是大数据价值的出口， 当前的数据应用目标有两大类， 其一是给决策者使用， 其二是给智能体使用， 当前随着大数据逐渐成为互联网价值的一个重要载体， 数据应用目标还将增加一个价值载体的分类 。
最后， 对于大数据初学者来说， 不论选择哪个学习场景， 最好要能够得到专业人士的指导， 这对于提升学习效率有非常直接的影响 。
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零基础如何学习大数据技术? 首先， 学习大数据我们就要认识大数据， 大数据(big data)， 或称巨量资料， 指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具， 在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯 。 大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(真实性) 。
其次， 学习有关大数据课程的内容， 第一阶段：Java语言基础(只只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了， 做大数据不需要很深的Java 技术， 当然Java怎么连接数据库还是要知道);
第二阶段：Linux精讲(因为大数据相关软件都是在Linux上运行的， 所以Linux要学习的扎实一些， 学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助， 能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置， 能少踩很多坑);
第三阶段：Hadoop生态系统(这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词， 所以这个是必学的 。 Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN， HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面， MapReduce是对数据进行处理计算的， 它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完， 但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理 。 )
第四阶段:strom实时开发(torm是一个免费并开源的分布式实时计算系统 。 利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流， 像Hadoop批量处理大数据一样， Storm可以实时处理数据 。 Storm简单， 可以使用任何编程语言 。 )
第五阶段：Spark生态体系(它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点， 它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘 。 特别适合做迭代运算， 所以算法流们特别稀饭它 。 它是用scala编写的 。 );
第六阶段：大数据项目实战(大数据实战项目可以帮助大家对大数据所学知识更加深刻的了解、认识， 提高大数据实践技术) 。
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大数据开发怎么学习 大数据大家一定都不陌生， 现在这个词几乎是红遍了大江南北， 不管是男女老幼几乎都听说过大数据 。 大数据作为一个火爆的行业， 很多人都想从事这方面相关的工作， 所以大家就开始加入了学习大数据的行列 。
目前， 市面上不仅是学习大数据的人数在增加， 随之而来的是大数据培训机构数量的迅速上升 。 因为很多人认为这是一门难学的技术， 只有经过培训才能够很好的学习到相关技术， 最终完成就业的目的 。 其实， 也并不都是这样的， 学习大数据的方法有很多， 只有找到适合自己的就能够达到目的 。
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