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未來已來學習大資料HADOOP,不瞭解這些怎麼行?

對於一些新手朋友來說,剛接觸大資料不知從何學起,首先先了解下什麼是大資料?大資料(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資訊資產。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》中大數

據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而採用所有資料進行分析處理。大資料的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密

度)、Veracity(真實性)。

 

簡言之,從各種各樣型別的資料中,快速獲得有價值資訊的能力,就是大資料技術。明白這一點至關重要,也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。

 

大資料的5個“V”,或者說特點有五層面:

第一,資料體量巨大

從TB級別,躍升到PB級別。

第二,資料型別繁多

前文提到的網路日誌、視訊、圖片、地理位置資訊等等。

第三,價值密度低

以視訊為例,連續不間斷監控過程中,可能有用的資料僅僅有一兩秒。

第四,處理速度快

1秒定律。最後這一點也是和傳統的資料探勘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。

物聯網、雲端計算、移動網際網路、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍佈地球各個角落的各種各樣的感測器,無一不是資料來源或者承載的方式。

下面附上一張大資料學習路線圖,僅供大家參考!

 

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