前几天和三个学计算机专业的学生聊天时聊到了大数据开发方面的话题，他们三个人中，有两个已经进入企业开始工作，另外一个还是大二学生，但已经开设了自己的工作室。他们都是从事程序开发方面工作的。大数据开发自然都有关注到，只是目前的大数据技能水平只能说是“小菜鸟”吧，连入门还谈不上。
大数据也不是近几年才出现的新东西，只是最近几年才真正意义上变得热门、火爆！而这要得益于互联网信息技术的快速发展，网络改变世界、改变生活，大数据技术的应用让这样的改变更为深刻。
近年，随着互联网的发展特别是移动互联网的发展，数据的增长呈现出一种爆炸式的成长势头。单是谷歌的爬虫程序每天下载的网页超过1亿个（2000年数据，）数据的爆炸式增长直接推动了海量数据处理技术的发展。谷歌公司提出的大表、分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架，解决了海量数据处理的问题。谷歌公司随即将设计思路开源，发表了具有划时代意义的三篇论文，很快根据谷歌设计思路的开源框架就出现了，就是如今非常火爆的hadoop、Maperduce和许多Nosql系统。这三大技术也是整个大数据技术的核心基础。
大数据能够在国内得到快速发展，甚至是国家层面的支持，最为重要的一点就是我们纯国产大数据处理技术的突破以及跨越式发展。在互联网深刻改变我们的生活、工作方式的当下，数据就成为了最为重要的资料。尤其是数据安全问题就更为突出，前阶段的Facebook用户数据泄漏所引发产生的一系列问题，就充分的说明了数据安全问题的严重性。大数据发展的必然趋势就是将会深刻改变我们的工作和生活方式，无论是企业还是个人也都必然会成为其中的一个“数据”。选择什么样的大数据处理，不仅仅考虑是简单、易用，更重要的是能够确保数据的安全！
Apache Hadoop2.7，是经历多年企业生产应用和社区代码优化的稳定版。选用为BR-odp为基础大数据开发框架，既是大数据生态发展也是技术先进性突破。
大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难
大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。
很多人想学习大数据，但是都不清楚大数据学习应该怎么下手。大数据开发工程师简单整理了一下大数据学习路线图，希望对于学习大数据的朋友，有一定的帮助。
阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术 课程一、大数据运维之Linux基础 本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 image.png 课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通 本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive
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。
虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
对于大数据稍有了解的人应该知道，大数据主要的编程语言，是使用Java来完成的，而Java之外，掌握一定的Scala，在大数据开发学习当中，能够更好地掌握相关技术框架。那么Scala对于大数据开发重要吗？今天我们来给大家一些Scala基础学习建议。
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
大数据开发最核心的课程就是Hadoop框架，几乎可以说Hadoop就是大数据开发。这个框架就类似于Java应用开发的SSH/SSM框架，都是Apache基金会或者其他Java开源社区团体的能人牛人开发的贡献给大家使用的一种开源Java框架。科多大数据大数据来带你看看。
本专栏是自己学Java的旅途，纯手敲的代码，自己跟着黑马课程学习的，并加入一些自己的理解，对代码和笔记 进行适当修改
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
本文介绍了 SparkSQL 和 Flink 对于批流支持的特性以及批流一体化支持框架的难点。在介绍批流一体化实现的同时，重点分析了基于普元 SparkSQL-Flow 框架对批流支持的一种实现方式。希望对大家的工作有所帮助，也希望能对 DatasetFlow 模型作为框架实现提供一些启发。
在大数据的发展当中，对相关专业人才的需求是在持续增长的，包括大数据开发、数据分析挖掘等不同的数据处理环节，都形成了相应的岗位体系，大家各自负责不同的环节，共同完成大数据处理任务。今天我们主要来讲讲大数据开发就业，了解大数据开发有哪些岗位？
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。
经过这么多年的发展，大数据的技术正处于群雄逐鹿阶段 ，面对这么多技术框架，我们得学会做减法。
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
今天要给大家讲的是大数据开发基础之spring boot，这个名词看起来是既熟悉又陌生，应该如何更全面更好的去了解它，这篇文章会给你最全面的答案。
大数据（big data），是近几年很火的一共概念。 **什么是大数据？**就举一个生活中很常见的一个例子，平常我们使用APP在各大商城进行商品浏览购物的时候，你会发现，当你在一类商品停留的时间较长时，回到首页，轮播图推荐跟猜你喜欢那一栏就有很大的可能给你推荐你刚刚浏览过去商品的同类。这里面就涉及到了大数据的一个概念，APP通过你的浏览记录，分析用户行为，再根据大数据的推荐系统，就完成了从点击浏览，到秒处理推荐的一个过程。 大数据，说白了就是大量数据的一个集合，来源于海量用户的一次次行为数据。大数据的核心意义不在于获取掌握庞大的数据信息，而在于对这些具有巨大价值的数据进行处理，进而得到这些数据的价值。
一入编程深似海，从此女神是路人。没办法，这行就这样。你不学Spring，总不是跑去学JVM/微服务架构/分布式去了，不断学习根本避免不了。所以关键在于把时间投在学什么上比较划算。
近年来，大数据技术的发展，不论是技术迭代，还是生态圈的繁荣，都远超我们的想象。从 Spark 成为 Hadoop 生态的一部分，到 Flink 横空出世挑战 Spark 成为大数据处理领域的新星，大数据技术的发展可谓跌宕起伏，波澜壮阔。
如今，大数据的潜入已经开始在日益的改变着各行各业以及我们的生活，同时大数据已经开始广泛的应用于电网运行及优质服务等等各大领域，并且它也正在日益改变着各行各业的生产生活，最重要的是它还引领了大部分大数据人才的变革。但是，对于我们来讲，大数据这个行业就业前景怎么样呢？这对于迷茫的我们来说其实是一个非常重要的信息。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 如何挑选Java大数据培训机构?对于有java的基础的人来说，可以视情况直接跳过java阶段的学习，那么学习时间就可以少一个多月时间，当然前提是基础
许多初学者在编程入门之前，都会在编程语言的选择上犹豫不决。一般来讲，Java和C语言是编程小白最青睐的两种编程语言。那么，Java和C语言哪个学习难度更大呢？虽然两者的区别挺大的，但是学习难度上并不能进行一个有效的比较。下面就带大家分别来看看Java和C语言各自的学习难度在哪里。
在知乎看见了一个数据分析师的真实经历，忍不住唏嘘。 图片截自知乎 原文太长，简单概括一下：楼主是香港城市大学的硕士，在银行工作四年后想跳槽，但因为能力不符合公司的招聘要求，总是一面就挂了。 有人说行业人才饱和，竞争激烈；也有人说楼主简历写得笼统，不够亮眼；但最主要的原因其实是：没有建立起自己的技术护城河。 有很多公司的数据分析岗，入职之后每天都在取数、取数、取数，成了货真价实的crud/sql boy。这样的岗位即使工作十年，能带来的成长也极其有限。 如果自己不能精通一套有门槛的硬技术，不能和新人拉开差
大数据又称巨量资料，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
大家好，我是鱼皮。因为种种原因，最近我接手了组内部分大数据开发工作，对我来说是一个几乎完全陌生的领域；大学虽然也自学过，但也都是浅尝辄止，面对企业项目还是有点虚的，所以最近抽了很多时间在自学大数据，很少写文章了。
又是一年乍暖还寒，春天的风迎面而来，凉意中夹杂着些许温暖。哦，你知道，是春天来了。就像那年的实习期，在挥手告别的毕业季，定格在了那年的七月。
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
1. Java编程 Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。
随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从普通程序员转行成为大数据专家。 在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 当然，专行也并非一朝一
单单提起java或者大数据，很多人对此都一目了然，但对于Java大数据这样一个新鲜名词，多少有些疑惑。那java和java大数据学习的内容是一样的吗？两者有什么区别呢？今天就从java和java大数据的以下方面谈谈两者的区别。
再更一篇技术杂谈类的文章。。。粉丝甲：所以这就是你拖更系列文章和视频的理由吗？？？粉丝乙丙丁：就是！就是！都断更多久了？我：咳。。。最近杂事缠身，还望恕罪！下面是食用须知：
要说什么是大数据我想大家多少已经有所了解了，很多落地的案例已经深入到了我们的生活中。大数据具有数据量大、数据类型丰富复杂、数据增长速度快等特点，一切的数据分析必须建立在真实的数据集上才会有意义，而数据质量本身也是影响大数据分析结果的重要因素之一。
在大数据当中，对于Java基础部分的学习，其实也是非常重要的一个部分。在执行大数据开发任务时，Java是主流的开发语言，也是大数据开发者们的“主要工具”。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲，大数据学习当中Java基础要掌握哪些？
不可否认，大数据在这些年的发展当中，实现大数据处理的核心技术，始终是分布式。基于分布式技术架构，有分布式存储、分布式计算等相应的技术框架组件，形成了完善的技术生态，为大数据处理需求任务提供相应的解决方案。今天我们就从大数据平台架构的角度，来聊聊分布式技术架构。
“程序员能纯靠技术渡过中年危机吗？” ▲截图来源于知乎 这个问题吸引了许多码农分享经验，热赞均表示“很难”，因为绝大部分人都面临着2种结局： 没精力学习，技术迭代太快，被淘汰 有技术，新人工资低还更能卷，被淘汰 很显然，一门技术吃到老的时代已经过去，如果你： 👉刚入行/还不是程序员 建议直接找一个能被技术充分赋能，越老越吃香的岗位！ 👉已经有2年以上工作经验 建议再学习一门前景好、与业务关联紧的技术，成长为π型人才，对抗中年危机（π型人才：至少拥有两种专业技能，并能将多门知识融会贯通的高级复合型人才）。
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大数据和人工智能，都是当下的技术热点，受到的关注都不少，并且这两个技术领域，本身也存在很强的关联性，因此很多人也会把这两者拿来做对比，从技术难度到未来前景，大家都非常关注。大数据还是人工智能？哪个未来发展更好？今天我们来具体聊一聊。
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