學大數(shù)據(jù)的基礎是什么

學大數(shù)據(jù)的基礎是什么？隨著社會的發(fā)展，移動互聯(lián)技術不斷的更新，“大數(shù)據(jù)”時代的到來已經(jīng)是即將到來，再加上兩會的“大數(shù)據(jù)”的提議，大數(shù)據(jù)時代將是今后幾年發(fā)展的重點。那么我們?nèi)绾伟盐沾髷?shù)據(jù)時代呢?以下是小編為你整理的學大數(shù)據(jù)的基礎是什么

首先是技術人員，要把握大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)庫技術和正則表達式等專業(yè)技術已經(jīng)炙手可熱，學習這些技術將來一定能夠在大數(shù)據(jù)時代占領一席之地，然后就是要關注各大知名網(wǎng)站的接口發(fā)布，要充分利用各種資源，把數(shù)據(jù)做到“大”。

然后就是政府部門，要能夠統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，充分調(diào)動大型網(wǎng)站的技術優(yōu)勢，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的整合，確保大數(shù)據(jù)時代 數(shù)據(jù)的安全性。由于技術不斷更新，技術漏洞的存在視乎不可避免，但是如果有著優(yōu)秀的團隊及時的發(fā)現(xiàn)這些漏洞，并且補充漏洞，相信數(shù)據(jù)安全性將不是問題。

對于大型網(wǎng)站，要做好數(shù)據(jù)的分離工作，隨著網(wǎng)站的開放程度越來越大，網(wǎng)站必然存在一些問題，要做到內(nèi)部數(shù)據(jù)的分離，最好做到局域網(wǎng)內(nèi)操作內(nèi)部數(shù)據(jù)。

對于制造業(yè)、服務業(yè)，要及時通過大數(shù)據(jù)的分析，獲取市場的第一手資料，確保自己的資源能夠得到合理的分配。

對于創(chuàng)業(yè)者，更是一次機遇，但是要根據(jù)總體趨勢去選擇自己的行業(yè)，不要為眼前的小利迷惑，大膽的做到創(chuàng)新發(fā)展的這一歷史規(guī)則。

對于我們打工的人，也可以通過大數(shù)據(jù)確定自己的日常生活行程。比如出行時根據(jù)道路的擁堵情況，確定自己的出行路線，購買商品時的數(shù)據(jù)統(tǒng)計來確定自己購買的商品。

大數(shù)據(jù)處理

大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數(shù)據(jù)處理方法其實有很多，但是根據(jù)長時間的實踐，筆者總結(jié)了一個基本的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個流程應該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統(tǒng)計和分析，以及挖掘。

采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

統(tǒng)計/分析

統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。