大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)什么內(nèi)容?

大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)什么內(nèi)容?生活中哪些能用到大數(shù)據(jù)?我們都知道，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展至今，對(duì)于海量數(shù)據(jù)的處理已經(jīng)進(jìn)入相對(duì)穩(wěn)定的階段，這也是大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)爆發(fā)增長的契機(jī)。并且大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)的應(yīng)用，還會(huì)有一定的技術(shù)差異性，想要掌握過硬的大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)力，建立系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)知識(shí)體系很有必要。

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)內(nèi)容

Hadoop生態(tài)體系

Hadoop核心組成,HDFS分布式文件系統(tǒng)，MapReducei計(jì)算模型，Hadoop偽分布式和完全分布式安裝，HDFS底層工作原理，MR作業(yè)流程分析,編寫Mapper和Reducer，運(yùn)行MapReduce函數(shù)

HBase

HBase學(xué)習(xí)，系統(tǒng)架構(gòu),HBase基本操作，HBase Shell,Hbase樹形表設(shè)計(jì)，Hbase一對(duì)多，Hbase調(diào)優(yōu)

Hive

Hive簡介，Hive集群，客戶端簡介，HiveQL，外部表與分區(qū)表，DDL與DML,Hive優(yōu)化

Sqoop

Sqoop簡介，Sqoop配置，Sqoop Shell常見命令，Sqoop導(dǎo)入與導(dǎo)出，整合三大框架

Storm實(shí)時(shí)開發(fā)

Storm簡介與基本知識(shí)，Storm常見組件，spout詳解與bolt詳解，Storm集群搭建，Kafka，F(xiàn)lume，Redis

Spark生態(tài)體系

Scala編程開發(fā)，SparkCore編程，SparkSQL，Spark Streaming，Spark整合Hadoop2.x，Spark緩存策略

生活中哪些能用到大數(shù)據(jù)?

每日的車流量

比如說在城市里，車來車往，小轎車的數(shù)量多如牛毛，電子監(jiān)控設(shè)備也是不計(jì)其數(shù)，每時(shí)每刻都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些電子監(jiān)控設(shè)備都會(huì)不停的采集這些城市交通數(shù)據(jù)，每一輛車的車型，車牌號(hào)，出現(xiàn)的地理位置，以及路過的時(shí)間都不會(huì)逃出這些監(jiān)控設(shè)備的法眼。對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析就能得到一些有價(jià)值的事情，比如哪個(gè)地段交通事故頻發(fā)，需要采取進(jìn)一步的安全措施，哪個(gè)地方違章頻發(fā)，需要進(jìn)一步分析什么原因造成的等等。

上下班地鐵站

在一些大都市，地鐵對(duì)每一個(gè)上班族來說，肯定是在熟悉不過的事情，地鐵的人流量大家也是深有體會(huì)的，通過一個(gè)小小的公交卡片就能非?？旖莘奖闶占矫恳粋€(gè)地鐵站，每個(gè)時(shí)間段的客流量，根據(jù)這些客流量也能準(zhǔn)確的計(jì)算出平時(shí)的出現(xiàn)高峰期，以及從而做出正確的決策，比如在哪個(gè)時(shí)間段，那個(gè)站點(diǎn)需要進(jìn)行人流的控制來緩解交通出行的壓力。

每日的閱讀數(shù)據(jù)

現(xiàn)在基本上每個(gè)人都有一部智能手機(jī)，不論是商場，還是在家里，還是在其他任何地方，相信好多低頭族都在不停的刷著手機(jī)，也在每時(shí)每刻的的產(chǎn)生著海量數(shù)據(jù)。

每日的購物數(shù)據(jù)

各種各樣的電商網(wǎng)站，各種各樣的物品，都在時(shí)時(shí)刻刻的產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)，自從有了互聯(lián)網(wǎng)，每分鐘的交易數(shù)與傳統(tǒng)的生意相比提高了成千上萬倍(遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止成千上萬)。

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