很多人都知道
大資料很火，就業很好，薪資很高，想往大資料方向發展。但該學哪些技術，學習路線是什麼樣的呢?用不用參加大資料培訓呢?如果自己很迷茫，為了這些原因想往大資料方向發展，也可以，那麼大講台老師就想問一下，你的專業是什麼，對於計算機/軟體，你的興趣是什麼?是計算機專業，對作業系統、硬體、網路、伺服器感興趣?是軟體專業，對軟體開發、程式設計、寫**感興趣?還是數學、統計學專業，對資料和數字特別感興趣。
其實這就是想告訴你的大資料的三個發展方向，平台搭建/優化/運維/監控、大資料開發/設計/架構、
資料分析
/挖掘。請不要問我哪個容易，哪個前景好，哪個錢多。
先說一下大資料的4v特徵：
資料量大，tb->pb
商業價值高，但是這種價值需要在海量資料之上，通過資料分析與機器學習更快速的挖掘出來;
處理時效性高，海量資料的處理需求不再侷限在離線計算當中。
現如今，正式為了應對大資料的這幾個特點，開源的大資料框架越來越多，越來越強，再列舉一些常見的：
檔案儲存：
hadoop
hdfs、tachyon、kfs
離線計算：hadoop mapreduce、spark
流式、實時計算：storm、spark streaming、s4、heron
k-v、nosql資料庫：hbase、redis、mongodb
資源管理：yarn、mesos
日誌收集：flume、scribe、logstash、kibana
訊息系統：kafka、stormmq、zeromq、rabbitmq
查詢分析：hive、impala、pig、presto、phoenix、sparksql、drill、flink、kylin、druid
分布式協調服務：zookeeper
集群管理與監控：ambari、ganglia、nagios、cloudera manager
資料探勘
、機器學習：mahout、spark mllib
資料同步：sqoop
任務排程：oozie ……
眼花了吧，上面的有30多種吧，別說精通了，全部都會使用的，估計也沒幾個
，想要更多了解的，搜尋大資料。。。。
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