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大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)內(nèi)容：

1、Java編程技術(shù)

Java編程技術(shù)是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，主流的大數(shù)據(jù)開(kāi)源框架，其編程都離不開(kāi)Java。

2、Linux命令

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進(jìn)行的，Linux基礎(chǔ)操作命令以及Shell編程，也是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的重要組成部分。

3、大數(shù)據(jù)相關(guān)框架和組件

常用的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等，開(kāi)發(fā)框架搭建應(yīng)用架構(gòu)前需要先弄明白其原理和應(yīng)用場(chǎng)景，這是基本的要求。

Hadoop，已幾乎與大數(shù)據(jù)劃上了等號(hào)，超過(guò)20個(gè)生態(tài)圈組件，共同完成面向高度擴(kuò)展的分布式計(jì)算。

Spark，作為MapReduce之外的一種選擇，后來(lái)居上，成為MapReduce的替代者，受到行業(yè)主流的歡迎。

Storm，提供了實(shí)時(shí)處理大數(shù)據(jù)的功能(不像Hadoop只提供批任務(wù)處理)。其用戶包括推特、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify等頭部企業(yè)。

Flink，流式處理系統(tǒng)，新興熱門框架，尤其受到阿里青睞，近幾年在國(guó)內(nèi)的發(fā)展很好。

大數(shù)據(jù)的概念與特點(diǎn)：

大數(shù)據(jù)是一個(gè)較為抽象的概念,正如信息學(xué)領(lǐng)域大多數(shù)新興概念,大數(shù)據(jù)至今尚無(wú)確切、統(tǒng)一的定義。在維基百科中關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義為:大數(shù)據(jù)是指利用常用軟件工具來(lái)獲取、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時(shí)間超過(guò)可容忍時(shí)間的數(shù)據(jù)集。

IDC在對(duì)大數(shù)據(jù)作出的定義為:

大數(shù)據(jù)一般會(huì)涉及2種或2種以上數(shù)據(jù)形式。它要收集超過(guò)100TB的數(shù)據(jù),并且是高速、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流;或者是從小數(shù)據(jù)開(kāi)始,但數(shù)據(jù)每年會(huì)增長(zhǎng)60%以上。這個(gè)定義給出了量化標(biāo)準(zhǔn),但只強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)量大,種類多,增長(zhǎng)快等數(shù)據(jù)本身的特征。研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義:大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。這也是一個(gè)描述性的定義,在對(duì)數(shù)據(jù)描述的基礎(chǔ)上加入了處理此類數(shù)據(jù)的一些特征,用這些特征來(lái)描述大數(shù)據(jù)。