大數據是一個含義廣泛的術語，是指數據集，如此龐大而復雜的，他們需要專門設計的硬件和軟件工具進行處理。該數據集通常是萬億或EB的大小。以下是小編為你整理的數據與大數據學習教程 ?

HADOOPP 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架。但是HADOOPP 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。HADOOPP 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。 ?

HPCC高性能計算與 通信”的報告。開發可擴展的計算系統及相關軟件，以支持太位級網絡傳輸性能，開發千兆 比特網絡技術，擴展研究和教育機構及網絡連接能力。

Storm是自由的開源軟件，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用于處理HADOOPP的批量數據。 ?

為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快HADOOPP數據查詢的方法，Apache發起了一項名為“Drill”的開源項目。 ?

Pentaho BI 平臺不同于傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在于將一系列企業級BI產品、開源軟件、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。 ?

RapidMiner是*的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。 ?

學大數據的必備知識 ?

Java基礎** ?

數據類型 ?

運算符、循環 ?

順序結構程序設計 ?

程序結構 ?

數組及多維數組 ?

面向對象** ?

構造方法、控制符、封裝 ?

繼承** ?

多態** ?

抽象類、接口** ?

常用類、集合Collection、list** ?

HashSet、TreeSet、Collection ?

集合類Map** ?

異常 ?

File ?

文件/流** ?

數據流和對象流 ?

線程(理解即可) ?

網絡通信(理解即可) ?

如果如果你已經是脫離小白生涯，你理大數據不遠了，需要學習一些額外的小知識(數據結構、關系型數據庫、linux系統操作)第二階段以夯實基礎，之后就可以進入大數據學習了; ?

大數據需要學什么 ?

分類。分類是找出數據庫中一組數據對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到某個給定的類別。 ?

回歸分析。回歸分析方法反映的是事務數據庫中屬性值在時間上的特征，產生一個將數據項映射到一個實值預測變量的函數，發現變量或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特征、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。

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聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。 ?

關聯規則。關聯規則是描述數據庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。 ?

大數據對經濟社會的重要影響 ?

1、能夠推動實現巨大經濟效益

比如對*零售業凈利潤增長的貢獻，降低制造業產品開發、組裝成本等。預計2013年全球大數據直接和間接拉動信息技術支出將達1200億美元。 ?

2、能夠推動增強社會管理水平

大數據在公共服務領域的應用，可有效推動相關工作開展，提高相關*的決策水平、服務效率和社會管理水平，產生巨大社會價值。歐洲多個城市通過分析實時采集的交通流量數據，指導駕車出行者選擇*路徑，從而改善城市交通狀況。 ?

3、如果沒有高性能的分析工具，大數據的價值就得不到釋放 ?

對大數據應用必須保持清醒認識，既不能迷信其分析結果，也不能因為其不完全準確而否定其重要作用。 ?

由于各種原因，所分析處理的數據對象中不可避免地會包括各種錯誤數據、無用數據，加之作為大數據技術核心的數據分析、人工智能等技術尚未完全成熟，所以對 計算機完成的大數據分析處理的結果，無法要求其完全準確。例如，谷歌通過分析億萬用戶搜索內容能夠比專業機構更快地預測流感暴發，但由于微博上無用信息的 干擾，這種預測也曾多次出現不準確的情況。 ?

必須清楚定位的是，大數據作用與價值的重點在于能夠引導和啟發大數據應用者的創新思維，輔助決策。簡單而言，若是處理一個問題，通常人能夠想到一種方法，而大數據能夠提供十種參考方法，哪怕其中只有三種可行，也將解決問題的思路拓展了三倍。 ?

所以，客觀認識和發揮大數據的作用，不夸大、不縮小，是準確認知和應用大數據的前提。