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大數據學習內容：

1、Java編程技術

Java編程技術是大數據學習的基礎，主流的大數據開源框架，其編程都離不開Java。

2、Linux命令

大數據開發通常是在Linux環境下進行的，Linux基礎操作命令以及Shell編程，也是大數據學習的重要組成部分。

3、大數據相關框架和組件

常用的大數據開發框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等，開發框架搭建應用架構前需要先弄明白其原理和應用場景，這是基本的要求。

Hadoop，已幾乎與大數據劃上了等號，超過20個生態圈組件，共同完成面向高度擴展的分布式計算。

Spark，作為MapReduce之外的一種選擇，后來居上，成為MapReduce的替代者，受到行業主流的歡迎。

Storm，提供了實時處理大數據的功能(不像Hadoop只提供批任務處理)。其用戶包括推特、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify等頭部企業。

Flink，流式處理系統，新興熱門框架，尤其受到阿里青睞，近幾年在國內的發展很好。

大數據的概念與特點：

大數據是一個較為抽象的概念,正如信息學領域大多數新興概念,大數據至今尚無確切、統一的定義。在維基百科中關于大數據的定義為:大數據是指利用常用軟件工具來獲取、管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間的數據集。

IDC在對大數據作出的定義為:

大數據一般會涉及2種或2種以上數據形式。它要收集超過100TB的數據,并且是高速、實時數據流;或者是從小數據開始,但數據每年會增長60%以上。這個定義給出了量化標準,但只強調數據量大,種類多,增長快等數據本身的特征。研究機構Gartner給出了這樣的定義:大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。這也是一個描述性的定義,在對數據描述的基礎上加入了處理此類數據的一些特征,用這些特征來描述大數據。