Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等岗位，基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地。今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，又该如何进行成长路线规划。
原力大数据创始人江颖表示，尽管大数据交易平台建设正值爆发期，数据交易号称的市场规模也在不断壮大，同时也有国家大力的政策支持。但是短期内，我仍然不看好数据交易，因为现阶段的数据交易缺乏了必要的基础构建
摘要：MapReduce是Hadoop的又一核心模块，从MapReduce是什么，MapReduce能做什么以及MapReduce的工作机制三方面认识MapReduce。
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最近两年，大数据这个词非常火，以大数据为基础和核心的人工智能也以迅雷不掩耳之势蔓延到各个领域，无人驾驶，无人超市，智慧城市等等。毫无疑问，火爆的大数据已然成为当今互联网世界中的新宠儿，创造着巨大的商业价值，是当今互联网巨头的必争之地。
首先，我们都是职场人，在职场中摸爬滚打直到退休。我们都渴望去做有价值的工作，因为工作越有价值，自己的地位越稳固，收入越丰厚，把这个当做追求目标其实无可非议——当然追求其他信仰或情怀的朋友除外。在职场中，我们从年轻的时候开始就有类似的困惑，我们应该做什么好呢？做什么更有利长期发展呢？做什么会让自己工作更稳定呢？究竟什么工种、什么工作能解决我的需求和困扰呢？
1. 快速查询 全量查询 2. 数据存储 量大 文件大 3. 快速计算 对边传统方式 【属于离线计算】 4. 实时计算 最新数据 5. 数据挖掘 新价值
文 | 陈明 一个工作了5-6年的数据分析师，是如何改变比码农还惨的人生？谨以此文向每一位奋斗在一线的数据分析师致敬！ 直到做数据分析师五、六年了，每每和家人朋友聊天，都还是会有人不懂我在做什么。 家人：“数据分析？分析什么东西？” 我：“哪里有数据，哪里就有我们，什么都可以分析。” 家人：“是软件工程师吗？会编程吗？” 我：“...不是，不太会。” 家人：“那是管理层吗？” 我：“还...还不到级别。” 家人：“那是商务人员？做市场或销售。” 我：“...也不是，不过我们辅助他们作决策。” 家人：“决策不
数据猿导读 当社会对大数据公司开始慢慢地妖魔化，我想这未免对这个大数据行业有了很深的误解。社会大众可能并不知道大数据公司到底再做什么。 作者 | 田静 本文长度为2300字，建议阅读5分钟 近日，一篇
这本书的最大特点是通俗易懂，只要有一点点的开发经验就可以读懂这本书。通过这本书，可以很轻易地理解类似于淘宝、京东这样的网站背后是怎么运行的，然后建立起一个比较宏大的视野，了解到自己平时所做的工作在整个团队里的是怎么样的定位。可能唯一的遗憾在于这本书成书于2012年，有些技术已经跟不上现在的技术发展，比如云原生、分布式数据库。
字面意思理解：大量的数据，海量的数据 数据集的大小已经远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据
50年前，英特尔创始人之一戈登·摩尔提出来摩尔定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。
大数据似乎在一夜之间迅速走红，它势不可挡地冲击着金融、零售等各个行业。云计算将如何改变计算的世界？未来将有怎样的应用前景？如何解决“信息孤岛”的问题？大数据又将如何提高我们决策的准确性，帮助我们更准确地预测未来？ 在2014年7月25日腾讯互联网与社会研究院主办的“大数据连接的未来——2014腾讯互联网与社会研究院高峰论坛”上，牛津大学互联网研究院主任Luciano Floridi分享了《大数据、小模式、深影响》。 牛津大学互联网研究院主任Luciano Floridi 大数据、小
虽然制造业是一个十分传统的行业，但是这一行业依然能够从大数据中受益颇多。由于获得了新的分析工具和更好的收集信息的方式，制造业正在不断发展。 大数据如何改变制造业？ 以下是大数据正在重塑制造业的几种方式
临近过年，很多小伙伴已经回家和亲戚朋友团聚，长时间不见，自然少不了嘘寒问暖灵魂拷问的环节。
数据猿导读 大数据究竟是什么呢？它能做什么？为我们的生活又带来了什么改变？数据猿专门对族谱科技CEO张力铭进行了专访，由他为大家解答这些问题。 来源：数据猿 记者：大文 本文长度为2500字，建议阅读
Google发表了两篇论文：描述如何以分布式方式存储海量数据的Google文件系统和描述如何处理大规模分布式数据的MapReduce：大型集群上的简化数据处理。受这两篇论文的启发，DougCutting实现了这两篇基于OSS（开源软件）的论文的原则，Hadoop诞生了。
大数据的概念在国内走了将近两年的历史，但更多的还是停留在概念层面，能够将大数据真正“落地”的企业并不多，一方面是自身没有足够的数据量，一方面是因为大数据技术方面的困境，当然，他们希望能够用大数据的概念
我们经常听到大数据，但很多人仍然不确定它的真实含义。我认为大数据非常强大，所以我想我会写一篇关于大数据的综述性文章，并帮助您了解我们可以使用大数据做什么。
当我们面对一项大数据应用时，只要简单问一问3个问题——数据哪里来、数据怎么用、成果谁买单——就能揭开许多“伪装”。日前由中国管理科学学会大数据管理专委会、国务院发展研究中心产业互联网课题组发布的《大数据应用蓝皮书：中国大数据应用发展报告No.1(2017)》指出，如许多应用并没有可靠的数据来源，或者数据来源不具备可持续性;还有些应用并没有技术或市场支撑，只是借助大数据风口套取政府部门或一些投资者的“傻钱”罢了。当然，如果经得起上述“大数据三问”，也并不一定算得上优秀，但也离优秀的大数据应用不远了。 1数据从
要了解任何事情，你需要跟踪它。这是因为你知道你在做什么——不管我们在讨论销售，物流，客户服务或其他什么——了解，是能做的更好的第一步。不幸的是，简单的跟踪数据不会让你走的更远。要让它变的有价值，你必须从中得到有意义的启示。
2014年世界杯开打，掀起许多国家「全民疯足球」的热潮。过去的媒体报导，除了靠记者和编辑的敏锐度外，常常得等到新闻播出，才能从收视率、阅读率及网路新闻点击数和读者反应，持续修正议题方向。 而中国腾讯却透过大数据分析，在球赛开打之前，就事先分析出中国球迷最热爱的球队、球员，想知道的议题等，让记者能提供最即时且受欢迎的素材。 腾讯还发现，不同球星支持者的年龄、性别和喜好都有些微差距，这也让每篇报导的用字遣词都更能掌握粉丝的心。造就每场比赛发文，高达1,640万次微博
人们对大数据寄予了许多的希望：卖出更多的货物，做出更好的产品，找到更酷的朋友，甚至帮我们决定明天早上是否睡个懒觉。现在，凡是有信息流通的地方，都有人们对大数据的期望。 大数据果真如此神通吗？大数据不能做什么？下面从几个方面来谈谈大数据的反面。 大数据不能对具体行为作出精确预测 事实上，人们的社会行为具有不可预测性。甚至我们不妨可以定性地归成一个大数据测不准原理：人和事件，如果放到越大的空间和时间范围，则是越可以精确预测的;如果放到越小的空间和时间范围，则是越不可以精确预测的。 举个例子说：我们几
从2012年，全球吹起了大数据风潮，任何行动方案，言必称大数据。三年过去了，似乎仍是外热内冷：言者谆谆，听藐藐。究其原因，实乃企业不知为何着手（不知为何而战），以及不知如何着手。现在将为各位分享如下。 为何实施大数据？ 现在市面上一些讨论大数据的文章，或是书籍，大多从“如何"开始讨论，少有从“价值为何”切入的。 要实施大数据，必须全体企业上下一心，目标一致，套句08年北京奧運的Slogan,One World,One Dream。要做到这个层次，个人建议引用平衡计分卡，Blance Scord Card来理
人们对大数据寄予了许多的希望：卖出更多的货物，做出更好的产品，找到更酷的朋友，甚至帮我们决定明天早上是否睡个懒觉。现在，凡是有信息流通的地方，都有人们对大数据的期望。
任何数据分析或者挖掘的项目都不会直接产生经济价值和意义，分析出的数据结果既不能给企业直接带来一个客户，也不能帮助企业卖出一件产品。数据分析的价值体现在于业务部门根据分析结果制定相关的经营策略并贯彻执行。
摘要总结：本文主要介绍了如何学好大数据，包括了解大数据的基本概念、学习相关技术、选择合适的工具、学习基本的数据处理能力、掌握数据分析方法、了解大数据的行业应用和发展前景等。同时，本文还提供了学习大数据的学习线路图，以帮助读者更好地掌握大数据技术，并为未来的职业发展做好准备。
数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都可统称为“大数据工程师”。
什么是大数据?数据可视化如何帮助企业更好地利用数据资源?一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据人才（数据工程师，数据分析师，数据挖掘师，算法工程师等）、在国内人才市场可谓是一颗闪耀的新星。由于刚刚出于萌芽阶段，这个领域出现很大的人才缺口。 1 大数据人才做什
R语言什么鬼？可以用来做什么？和大数据又有什么关系？有没有好的课程推荐啊？学大数据一定要懂R语言么？…… 网络上太多类似的问题，如果恰好你也有类似的疑惑，那么希望阅读本文之后你不再困惑~ 〓R语言简介： R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。 其功能包括： 数据存储和处理系统； 数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）； 完整连贯的统计分析工具； 优秀的统计制图功能； 简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。 与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种
1)大数据是什么 指数据集的大小超过了现有典型数据库软件和工具的处理能力的数据 2)大数据特点 ①海量化（Volume）：数据量从TB到PB ②多样化（Variety）：数据类型复杂，超过80%的数据是非结构化的 ③快速化（Velocity）：数据量在持续增加（两位数的年增长率） 数据的处理速度要求高 ④高价值（Value）：在海量多样数据的快速分析下能够发挥出更高的数据价值 3)大数据能做什么(海量数据背景下) ①快速查询 全量查询 ② 数据存储 量大 文件大 ③ 快速计算 对边传统方式 【属于离线计
从云计算到大数据，人工智能已经具备了相对坚实的基础。不过，从当下人工智能的发展现状看，大部分的人工智能还停留在大数据分析阶段，距离真正的人工智能还有一定的距离。未来，我们正在进入一个软件定义的时代，其基本的特征表现在万物皆可互联，一切均可编程。 编辑 | 张宏 梅宏院士：大数据蓬勃发展，我们正在进入一个软件定义的时代 2017软博会，梅宏院士讲到，目前我们正在进入一个新的时代，不同的人，对这个时代赋予了不同的标签。 从基础设施角度，可以称之为互联网+时代; 从计算模式的角度，可以叫做云计算时代; 从
前言：对于一个陌生的领域，最重要的还是方向，有人引导那会更好，把有限的时间花在必要的事上，做一件正确的事。 说明：这篇文章是新年后的第一篇文章，算是微信互动问答和小密圈的综合，最近也有不少朋友问我这方面的问题。 一、来聊聊入门 2月2号，晚上九点。 我刚到上海，还没下高铁就有一位陌生的朋友主动添加我的微信。 在表达来意以后，我分别邀请了他进大数据挖掘畅谈的微信群，以及大数据挖掘杂谈的小密圈。 没过多久，他很客气的向我请教了一个苦恼很久的问题： "他说自己是从事Java开发的，但是工作经验不是很久，况且也
问题导读： 1.大数据工程师需要做什么？ 2.需要具备怎么样的能力？ 3.以后的发展怎么样？ 大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。 这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 我已经就大数据及其益处和挑战写过不少东西了。有一件事情我谈得并不多，那就是做大数据有多么容易。的确，在大数据这个领域起步是一件简单直接的事情。 在做比较深入的论述之前，我必须澄清一点，如果你要在很多地方运用大量数据做大规模分析，那么，你很有可能需要在平台、工具和人员上花上一大笔钱。换句话说，如果你在大数据领域还是个新手，只是想初步了解一下怎么做，或者数据分析怎样改善公司业务，那么你并不需要花
大数据热度居高不下，基于大数据的发展，越来越多的企业开始布局相关业务，组建数据团队，这使得大数据人才需求持续上升。当然，也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景，想要入行，今天我们就来讲讲，零基础如何开始大数据学习。
PPV课大数据 大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。 这群人在国外被叫做数据科学家，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才
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大数据时代，数据成为社会和组织的宝贵资产，像工业时代的石油和电力一样驱动万物，然而如果石油的杂质太多，电流的电压不稳，数据的价值岂不是大打折扣，甚至根本不可用不敢用，因此，数据治理是大数据时代我们用好海量数据的必然选择。
1.使用大数据确认，而不是发现 大数据在用于提供以前被忽视的见解和发现时，对于人们来说是最好的。企业不仅可以更多地了解目标受众，并预测市场趋势，还可以对流程进行微调，以提高效率。然而，许多公司都有一个关于需要做什么的理论，并且将使用大数据作为一种证明的方法，同时忽略了提供反驳意见的其他见解。 相反，通过查看整个数据分析，企业可以获得准确的信息，而不仅仅是获取正面的信息。 2.依靠机器学习，而不是人类学习的问题 当企业出现大规模的问题时，往往会把大数据作为一种解决问题的方式。然而，通
大数据hadoop无疑是当前互联网领域受关注热度最高的词之一，大数据技术的应用正在潜移默化中对我们的生活和工作产生巨大的改变。这种改变给我们的感觉是“水到渠成”，更为让人惊叹的是大数据已经仅仅是互联网行业的风口了，更是被上升到了国家战略层面的高度，大数据行业的黄金期就这样爆发了。于是在IT领域掀起了一股学习hadoo的浪潮······
经常有朋友通过知乎私信、微博私信、电子邮件、QQ和微信问我，如何进入大数据行业？该学哪些知识？大数据行业如何创业，到底先从哪里做起？我想，这些问题，并没有一个准确的答案，关键在于，你到底想不想干？想不想在大数据时代闯一把。
目前最火的物联网、大数据、人工智能之间到底有没有关系呢？回答是肯定的，而且关系非常紧密，现最通俗的讲下： 1、物联网——基础中的基础 物联网，万物互联的结果，就是人和物、物和物之间产生通信和交互。想象下，相当于一个物品也有了一部手机（芯片），可以给出频率、方位、轨迹、习惯。这些通信和交互，跟人类一样，最终都以数据的形式呈现。 而数据就可以被存储、建模、分析。人的数据被采集，物的数据被采集，人与人、人与物、物与物各自的数据和相互之间的数据，随时间的推移，都被记录采集了下来，OK，这些海量数据，怎么办？当然
在大数据快速发展的大背景下，大数据相关的岗位需求也在增多，并且随着大数据业务的扩展，大数据技术团队的工作，也开始走向岗位细分，比如说在大数据储存阶段，也有专门的大数据DBA岗位。今天我们就来了解一下大数据数据库管理做什么？
大数据，这个术语已被过度使用，同样也被过度误解。现在我们陷入了这样一个怪圈：每个人都在谈论这件事，每个人都认为别人在做这件事，所以每个人都说他们正在做这件事。 下图的谷歌趋势曲线向我们展示了在过去
数据猿导读 对于创业者来说，正是因为当初有风口，才会涌现出各种符合与不符合市场需求的项目，甚至有些人还没想清楚到底做什么就跟风找项目、找融资，直到市场达到饱和状态，不合格的项目自然会被筛选出来成为泡沫
Java开发转大数据开发要做到几点?假设你有Java基础选择了自学大数据，而对于完全没有编程和Java基础的人来说，自学绝对是浪费时间和精力的事情。Java开发转大数据开发要做到几点? 现在已经从之前
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