如今,大数据的发展趋势正在迅速转变,但专家预计机器学习、预测分析、物联网、边缘计算将在未来几年对大数据项目产生重大影响。新手小白如何学习云计算大数据呢?
如今大数据已不再只是一个流行术语。调研机构Forrester公司的研究人员发现,在2016年,将近40%的企业正在实施和扩展大数据技术的应用,另外30%的企业计划在未来一年内采用大数据。同样,来自NewVantage Partners的“2016年大数据执行调查”发现,62.5%的企业现在至少有一个大数据项目投入使用,只有5.4%的企业没有计划或没有实施大数据项目。
虽然大数据市场将会增长,但企业对如何使用他们的大数据却不那么清楚。新的大数据技术正在进入市场,而一些老旧技术的使用也在不断增长。真正掌握大数据趋势就像试图监控风向的每日变化一样,只要感觉到风向,它就会改变。
大数据时代已经到来,想要快速掌握这门高薪前景的技术该如何学习呢?
1.Linux基础和分布式集群技术
学完此阶段可掌握的核心能力:熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构;
学完此阶段可解决的现实问题:搭建负载均衡、高可靠的服务器集群,可以增大网站的并发访问量,保证服务不间断地对外服务;
学完此阶段可拥有的市场价值:具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。
学习大数据处理需要的语言:
javaMR语言
这种语言产生很早了,大家也或多或少的接触过,但是在大数据中使用已经有的原型进行构建庞大系统,是一种基本的选择。
Scala语言
以java为基础的语言,和java很像,对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法,Scala是逐渐兴起的工具,善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。
Hadoop
在以java为基础的大数据处理当中,Hadoop为作一批数据处理,发展以java为基础的架构关键。相对于其他处理工具而言,Hadoop慢许多,但是无比的准确可被后端数据库分析广泛使用
Kafka andStorm
它是一个特别快速的查询信息系统,但是因为太快了在实施操作时会犯错,有时候会漏掉东西。
Pythom语言
Python拥有R语言处理复杂数据的能力及更务实的语言特质,更简单和直观,在近几年的成长很快。在数据处理范畴内,通常在规模与复杂之间要有个选择,Python无疑当选。
学习一门课程,掌握好的学习方法至关重要,大数据云计算发展趋势非常好,现在学习好这门技术,未来的就业和选择会更多。
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