大數據都要學什么

大數據都要學什么？大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。那么大數據有哪些意義?可以應用到哪些領域，以下是小編為你整理的大數據都要學什么

變革價值的力量

未來十年，決定中國是不是有大智慧的核心意義標準(那個”思想者”)，就是國民幸福。一體現到民生上，通過大數據讓事情變得澄明，看我們在人與人關系上，做得是否比以前更有意義;二體現在生態上，看我們在天與人關系上，做得是否比以前更有意義。總之，讓我們從前10年的意義混沌時代，進入未來10年意義澄明時代。

變革經濟的力量

生產者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出去，就實現不了價值;只有消費者認同的，才賣得出去，才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。

變革組織的力量

隨著具有語義網特征的數據基礎設施和數據資源發展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網絡結構產生無組織的組織力量。最先反映這種結構特點的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應用，如RSS、維基、博客等。 大數據之所以成為時代變革力量，在于它通過追隨意義而獲得智慧。

那大數據處理技術怎么學習

首先我們要學習Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前后。

Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學習大數據要學習那個方向呢?只需要學習Java的標準版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術在大數據技術里用到的并不多，只需要了解就可以了，當然Java怎么連接數據庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同學說Hibernate或Mybites也能連接數據庫啊，為什么不學習一下，我這里不是說學這些不好，而是說學這些可能會用你很多時間，到最后工作中也不常用，我還沒看到誰做大數據處理用到這兩個東西的，當然你的精力很充足的話，可以學學Hibernate或Mybites的原理，不要只學API，這樣可以增加你對Java操作數據庫的理解，因為這兩個技術的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。

Linux：因為大數據相關軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟件的運行環境和網絡環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以后新出的大數據技術學習起來更快。

硬盤故障預測

硬盤是服務器硬件故障率最高的一個部件，如果能提前預測到硬盤故障，對業務體驗、完善備件管理都有莫大的收益。這也是基礎架構運營在經歷自動化、流程化后，需要進一步提升運營效率、降低運營成本的天然要求。

涉及硬盤的運營數據包括業務IO數據、硬盤內部的SMART和硬盤運行的環境變量數據(溫度和濕度)。目前，運營系統對IO數據是每小時采集一次，SMART數據每三小時采集一次，溫度和濕度每半小時采集一次，這些數據合計起來每天的記錄數上億條。

分析過程如下：存儲類機型，看到一段時間統計出來的IO的利用率并不高，并且是寫少讀多的應用，是否可以考慮使用IOPS相對不高的廉價硬盤?還是業務的架構存在優化的空間?

服務器利用率分析給運營帶來的好處在于：

結合業務模型，發現業務應用服務器的短板，在發現并修復系統架構缺陷的同時，提高整體利用率;

對機型選型的優化，例如對于磁盤容量使用率不高的機型，在后續的機型定制中減少硬盤的數量。

可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單。

數據挖掘算法：大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種 統計方法，才能深入數據內部，挖掘出公道的價值，另外一個方面也是y因為有這些數據挖掘的算法才能更快的處理大數據。

預測性分析能力：大數據分析最重要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據種挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

語義引擎：大數據分析廣泛應用于網絡數據挖掘，可從用戶的檢索關鍵詞，標簽關鍵詞或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求。從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。