近些年，大数据的火热可谓是技术人都知道啊，很多人呢，也想学习大数据相关，但是又不知道从何下手，所以今天柠檬这里分享几个大数据脑图，希望可以让你清楚明白从哪里入门大数据，知道该学习以及掌握哪些知识点
大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Python：Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它
大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
最近有很多人问我，大数据是怎么学？需要学什么技术以及这些技术的学习顺序是什么?今天我把个问题总结成文章分享给大家。 大数据处理技术怎么学习呢？首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两
说出来你可能不信，虽然做大数据已经六年多了，学习大数据的念头却是最近才有的。前几天，为了弄明白CAP定理到底怎么证明，真是跋山涉水缘木求鱼，可谓上下而求索。在知乎、stackoverflow等处发了问题之后，我突然想到，还有大数据的QQ群和贴吧嘛，也可以去里面问问。
零氪科技作为全球领先的人工智能与医疗大数据平台，拥有国内最大规模、体量的医疗大数据资源库和最具优势的技术支撑服务体系。多年来，零氪科技凭借在医疗大数据整合、处理和分析上的核心技术优势，依托先进的人工智能技术，致力于为社会及行业、政府部门、各级医疗机构、国内外医疗器械厂商、药企等提供高质量医疗大数据整体解决方案，以及人工智能辅助决策系统（辅助管理决策、助力临床科研、AI 智能诊疗）、患者全流程管理、医院舆情监控及品牌建设、药械研发、保险控费等一体化服务。
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
大数据作为一个新兴的热门行业，吸引了很多人，但是对于大数据新手来说，按照什么路线去学习，才能够学习好大数据，实现从大数据菜鸟到高手的转变。这是很多想要学习大数据的朋友们想要了解的。
·大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME
每天都会有很多小白在社交平台上问我：“青牛没有基础可以学习大数据吗？能不能学的懂啊？我不懂java可以学大数据吗？”，针对这些基础性的问题，我写了这篇文章，希望能够帮助到所有想学大数据技术的人们。 学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java 大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Strut
大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色，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。
视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
说在前面的话 此笔，对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略！ 1 Java基础： 视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面： 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础： 视频方面： （1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
Pipeline大数据架构，面向大数据仓库和大数据处理平台。是基于lambda的大数据架构的变种，增加了企业级服务，而并非只是大数据组件的对切，是一种更落地的方案。 如同骨架之间使用软骨连接起来一样，是一个完整可执行的架构设计。形成Pipeline架构。
我自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
不过大数据学习并不是高深莫测的，虽然它并没有多简单，但是通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据的。
一提到大数据，大多数技术人可能会想到它的4V特征：数据量、速度、多样性、价值。但同时也会想到它庞大的技术生态圈——大数据产品的数量非常丰富。
来源：blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984
来源：https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984
Flink和ClickHouse分别是实时计算和（近实时）OLAP领域的翘楚，也是近些年非常火爆的开源框架，很多大厂都在将两者结合使用来构建各种用途的实时平台，效果很好。关于两者的优点就不再赘述，本文来简单介绍笔者团队在点击流实时数仓方面的一点实践经验。
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
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在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况，正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素：
大数据（big data），是近几年很火的一共概念。 **什么是大数据？**就举一个生活中很常见的一个例子，平常我们使用APP在各大商城进行商品浏览购物的时候，你会发现，当你在一类商品停留的时间较长时，回到首页，轮播图推荐跟猜你喜欢那一栏就有很大的可能给你推荐你刚刚浏览过去商品的同类。这里面就涉及到了大数据的一个概念，APP通过你的浏览记录，分析用户行为，再根据大数据的推荐系统，就完成了从点击浏览，到秒处理推荐的一个过程。 大数据，说白了就是大量数据的一个集合，来源于海量用户的一次次行为数据。大数据的核心意义不在于获取掌握庞大的数据信息，而在于对这些具有巨大价值的数据进行处理，进而得到这些数据的价值。
Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
当传统数据存储与处理架构，在数据达到海量以后，产生了存储与性能瓶颈。这个时候大数据出现了，它帮忙解决了数据在海量规模情况下的的存储与计算问题。这是一个技术发展的必要途径，旧的技术无法适应新出现的场景，新技术就要诞生去进行解决。
大家知道 2022 年我又创业了，加入以虎哥 Startup 的 Databend 这个公司担任联创，我也从传统的 OLTP 转战到 OLAP,今年也接触了更多大数据用户。趁着元旦假期整理一下思路，从数据角度和大家聊一下 2022 年数据库发展，这里首先声明这篇文章更多只代表个人观点，大家看看就好，有兴趣后面找机会再交流。
在做业务架构的过程中，你是否遇到过类似的痛点？ （1）数据量太大，容量复杂性上移到业务层； （2）并发量太大，性能复杂性上移到业务层； （3）前台与后台存储异构，满足不同查询需求； （4）线上与线下存储异构，满足大数据需求； （5）存储系统迁移成本高，不敢轻易做重构； （6）... 职业生涯十五年，基本都在使用MySQL做线上业务的存储。最近这几年，遇到的问题慢慢多起来，严重影响了研发效率。TiDB近年甚火，于是最近做了一些调研，与大家分享。 如一贯风格，更多的聊：TiDB究竟解决什么问题，以及为什么这
戳更多文章： 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink Flink消费Kafka写入Mysql 所有代码，我放在了我的公众号，回复Flink可以下载 海量【java和大数据的面试题+视频
最近有很多人问我，大数据专业有什么好的毕设项目，我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的....
问题导读 1.Atlas是什么？ 2.Atlas能干什么？ 3.Atlas血统关系是什么？ Atlas现在被企业使用的越来越多，我们可能听说过，但是具体它是什么，能干什么的，我们可能不清楚。 因此我们要解决第一个问题，Atlas是什么？ Apache Atlas是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目，它为Hadoop生态系统集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力。 上面我们或许听着比较懵圈，都是啥，元数据治理是啥？为啥要元数据治理？元数据不就是用来描述数据的数据，我们这么理解没有错的，不过这个是其中重要的一项。比如Hive的元数据，那是需要第三方数据库的，大多存储到mysql中。为啥又出来一个Atlas，它能管理Hive的元数据吗？别说，还真可以的。那为啥要用Atlas来管理。这就涉及到我们的第二个问题，Atlas能干什么？。 Atlas能干什么？ 其实很多大数据组件都有元数据管理，比如： Hive保存在外部数据库中，比如Mysql Hadoop元数据保存在Namenode，元数据的存储格式：data/hadoopdata/目录下 name：元数据存储目录 namenode存储元数据的存储目录 Kakfa元数据一般保存在zookeeper中 等等以上，我们的元数据每个大数据组件都有保存的地方，为啥还需要Atlas。 上面元数据是为了功能而生，都是单独的系统，散落在各个组件中，而我们能不能把这些元数据统一管理，而且数据的变化我们也能看到那就更好了。而且如果能把我们整个集群的大数据组件的元数据我们都能看到，那就更好了。看到这些有什么好处？比如我们想找到Hive有哪些表，想查看我们数据是怎么来的。这时候数据管理工具就产生了--Atlas，用来管理元数据的平台。 我们知道了Atlas是什么，能干什么，可能是比较通透了。可是还不够详细，那么接下来我们看看Atlas有哪些功能，有什么特点。这里直接借用《大数据治理与安全从理论到开源实践》书中内容。
其实，并不是找工作难，而是你没有找对方法、面试技巧，你更需要的是硬技术+软技能相结合，才能畅通无阻，平淌大厂offer拿到手软！
开源软件现在成为整个互联网时代的支撑技术，你可能已经无法离开由开源软件构建起来的网络世界了。下面我们就来看看一些最重要的开源技术。 为互联网而生的操作系统linux Linux是一款免费的操作系统，诞生于1991年，用户可以通过网络或其他途径免费获得，并可以任意修改其源代码。 它能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳 定的多用户网络操作系统。这个系统是由全世界各地的成千上万的程序员设计和实现的。其目的是建立不受
我们做政企客户的解决方案支撑工作，一直在跟客户提到“大数据”，通过大数据就能将数据转化成推动精准营销、精准管理的利器。但实际，我们对大数据的理解有多少，今天我们用几张图帮助建立对大数据的技术理解。
近日，腾讯云发布了全新的自主可控金融业务支撑平台，该平台把腾讯云在云计算架构、分布式数据库、微服务、大数据以及人工智能等方面的技术优势进行了整合，专为金融行业提供覆盖核心架构和主要应用场景的“自主可控”解决方案。
在当今大数据时代，处理海量数据成为了一项关键任务。Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，为大规模数据处理和存储提供了强大的解决方案。本文将介绍Hadoop的组成和其在大数据处理中的重要作用，让我们一同踏上学习Hadoop的旅程。
上个周五的时候，Doris官宣了2.0版本，除了在性能上的大幅提升，还有一些特性需要大家特别关注。
Golang作为一门年轻的编程语言，拥有许多优秀的特点和优势，如高效、易学易用、内存安全等等。在过去的几年时间里，Golang已经得到了许多大公司的认可，并且逐渐成为了他们的首选编程语言之一。本文将探讨Golang在未来的发展方向和趋势，并总结哪些大公司在使用Golang，并为社区提供了广泛使用的Golang package。
最近这段时间有很多人问我，大数据到底是什么。当然实际上问题没有那么直接。更多的问题是，飞总啊你看我亲戚家的那个企业是不是可以上个大数据啊，用起来就能发财了。或者说这个大数据的新开源项目是不是对我提高这个那个有帮助啊。诸如此类的问题问多了，我也就在问我自己，写大数据系列写到现在了，大数据到底是个什么鬼。 这就让我想到了很多年前看到的Dan Ariely关于大数据的名言： Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really k
俗话说得好，大浪淘沙，随着互联网行业的不断发展，那些身处此行业不学习，不努力，不进步的人，终究会被淘汰。不仅仅是在互联网行业，其实这也是这个社会发展的一个必然历程。
大家好，我是独孤风，一位曾经的港口煤炭工人，目前在某国企任大数据负责人，公众号大数据流动主理人。在最近的两年的时间里，因为公司的需求，还有大数据的发展趋势所在，我开始学习数据治理的相关知识。今天给大家分享一体化的元数据管理平台——OpenMetadata。
专访华热科技高级架构师刘紫健：没有大数据，智慧供热的目标就无法达成
导读：网易大数据平台的底层数据查询引擎，选用了Impala作为OLAP查询引擎，不但支撑了网易大数据的交互式查询与自助分析，还为外部客户提供了商业化的产品与服务。今天将为大家分享下Impala在网易大数据的优化和实践。
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