大数据基础入门——为什么学习大数据

来源：吕梁优就业IT培训学校时间：2019/9/26 10:19:04

　　在如今的大数据时代，大数据的应用早已在我们的生活方方面面都有所体现。新闻内容个性化推荐、淘宝购物个性化推荐、一周之内的天气预报等等应用，都有着大数据的背影在其中。了解大数据是每一个人应该有的常识，学习大数据知识更是社会发展的趋势!

　　为什么学习大数据?

　　1、社会科技发展的趋势，就业前景十分可期待，就业很好;2、在如今的信息社会，不了解大数据是什么，就不会了解一些事件的本质情况;3、对于程序开发者而言，特别是Java开发者有着先天的优势，大数据本就是采用Java编程;4、大数据行业现在是一个万亿市场，投资与其中一定会获得丰厚的回报。

　　什么是大数据?

　　例举生活中的几个实例：1、商品个性化推荐： (1)大量的数据是如何进行存储?(2)大量的数据是如何进行计算?2、天气预报：(1)大量的天气数据如何存储?(2)大量的天气数据如何计算?从这两问题就可知道，大数据的本质就是解决大数据的储存和计算。大数据的存储采用分布式存储思想，大数据的计算采用分布式计算思想。

　　为什么Java者学习大数据有优势?

　　首先我们要知道两个常识：1、Hadoop大数据框架是基于Java语言开发的;2、Spark流式计算框架是基于Scala语言的，而Scala则是基于Java语言的。这样在理解大数据储存和计算思想和编写程序进行实现时，Java者就会有一定优势。

　　学习大数据需要什么基础?

　　笔者认为有着一定的基础，学习大数据会更加和更好的理解。1、学习大数据需要的基础：Java基础(JavaSE)，知道什么是 类、继承、I/O、反射、泛型等等基础;2、有着一定的Linux基础(Linux的操作)，不如常用的文件命令，系统命令，vi/vim的使用等等基础。当然没有这些基础也是非常好学习的，Java基础和Liunx基础都十分的简单，不是需要我们十分的精通。

　　在进入大数据高深领域之前，我们先了解学习一些简单的大数据基础内容。(1)Java基础和Linux基础;(2)Hadoop的学习：体系结构、原理、编程;(3)了解一些概念：HDFS、MapReduce、HBase、ZooKeeper(实现Hadoop的HA);(4)Spark的学习：Scala编程语言、Spark Core( 基于内存的计算)、Spark SQL数据库语言、Spark Streaming进行实时计算(流式计算)(5)Apache Storm：类似Spark Streaming，用于 进行实时计算(流式计算)。

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