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大数据

对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

学习线路1: Hadoop 分布式数据存储处理开发课程

9课程|79课时 19小时37分钟
本学习路线包括了Hadoop生态系统的各方面的介绍,从架构到代码演练。

学习路线2:Spark大数据分布式处理框架实训课程

4课程|16课时 9小时19分钟
本学习路线学习Spark基于内存的大数据处理的编程方法、流式编程以及Spark SQL等

学习路线3:HBase 数据库开发课程

5课程|39课时 11小时22分钟
HBase基于HDFS运用,学习本路径需要对HDFS有一定基础,本路径包括了HBase的开发环境搭建、HBase的性能调优、HBase与搜索引擎Slor的初级集成等。为HBase与Hadoop、Hive以及Spark等的组合使用提供基础。

学习路线4:Hive数据仓库开发课程

6课程|28课时 13小时26分钟
本路线包括了Hive的开发环境搭建、HQL编写、数据操作、Hive案例等。

学习路线5:数据挖掘基础原理与实战

5课程|30课时 11小时22分钟
当业界数据的积累到一定程度,数据挖掘愈发收到欢迎,本路径教你如何运用数学模型从庞杂的数据中找到潜在规律与趋势

/*大多数人想要改造这个世界,但却罕有人想改造自己*/

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