1、重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。
2、大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。（1）大数据采集技术：数据采集是通过RFID射频技术、传感器以及移动互联网等方式获得的各种类型的结构化及非结构化的海量数据。
3、存储及管理技术在大数据时代的背景下，海量的数据整理成为了各个企业急需解决的问题。云计算技术、物联网等技术快速发展，多样化已经成为数据信息的一项显著特点，为充分发挥信息应用价值，有效存储已经成为人们关注的热点。
4、大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。
2、熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。
3、阶段一Java编程、阶段二数据库开发、阶段三web前端开发、阶段四Javaee基础开发、阶段五JavaEE高级框架开发、阶段六Linux系统和shell脚本开发、阶段七python开发、阶段八hadoop结构与大数据开发。当然这个学大数据的阶段顺序也不一定要这样排序，你当然可以自行的选择，市场的大数据培训机构的课程安排也可能不一样。
4、大数据行业方向学习 一数据存储和管理 大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架，用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。 显然，存储对于大数据所需的大量信息至关重要。
5、CassandraApacheCassandra是另一款值得关注的工具，因为其能够有效且高效地对大规模数据加以管理。它属于一套可扩展NoSQL数据库，能够监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等知名企业当中效力。HadoopMapReduce这是一套软件框架，允许用户利用其编写出以可靠方式并发处理大规模数据的应用。
学习计划 .实践 《R语言实战》统计概率、Excel等方面知识结合着看。由于《R语言实战》第一部分内容要求的统计概率知识较少，作为零基础学员可以先掌握这几章的内容快速入门。不过第二部分要求的统计概率知识要求较高，我会后续补充相关专业知识的盲点。给自己定的计划最好可便于执行。
苹果公司副总裁丽莎·杰克逊近日在贵阳的考察活动中表示，苹果将深化与贵州的合作，共同推进苹果亚太数据中心的建设。她赞赏贵州在大数据产业发展、交通与教育进步上的成就，特别是对数据安全和价值挖掘的重视，与苹果的理念不谋而合。
本文将为大家指明学习大数据分析的明路，帮助那些还在迷茫中的菜鸟们逆袭成功。学习大数据分析的必备技能要想成为合格的大数据分析师，你需要掌握Linux操作系统、shell脚本编程；熟悉数据抓取、数据清洗（ETL）、数据仓库建模；还有Hadoop大数据平台架构、HDFS/HBase/Hive/MapReduce等，都要了如指掌。
评论