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济南达内培训的老师说，大数据的巨大发展前景已经不容置疑，随着国家政策激励以及大数据应用模式的逐步成熟，未来几年中国大数据市场仍将保持每年30%以上的快速增长，预计到2020年中国大数据市场规模将达到578亿元。所以，关注大数据的发展方向，追随时代的潮流就成为企业、个人实现自我发展的一个必须。
大数据目前的技术和应用都是在数据分析、数据仓库等方面，主要针对OLAP（Online Analytical System），从技术角度来说，包含两条腿：一条腿是批量数据处理（包括MR、MPP等），另一条腿实时数据流处理（Storm、内存数据库等）。
阶段一是Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等
阶段二是Linux基础和Hadoop生态体系。此阶段主要掌握Linux操作系统的灵活使用。掌握大数据核心技术之一--Hadoop生态体系。
阶段三是分布式计算。主要掌握Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。还有Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题。
阶段四主要是实战项目案例，这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，确保一定的工作能力。
阶段五是大数据分析相关的技术知识，主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中有三类朴素贝叶斯算法等等！
以上就是济南达内培训给大家做的内容详解，更多关于IT的学习，请继续关注济南达内培训
大数据目前的技术和应用都是在数据分析、数据仓库等方面，主要针对OLAP（Online Analytical System），从技术角度来说，包含两条腿：一条腿是批量数据处理（包括MR、MPP等），另一条腿实时数据流处理（Storm、内存数据库等）。
在此基础上，部分场景又发现MR框架或实时框架不能很好的满足近线、迭代的挖掘需要，故又产生了目前非常火的基于内存数据处理Spark框架。很多企业目前的大数据框架是，一方面以Hadoop 2.0之上的Hive、Pig框架处理底层的数据加工和处理，把按照业务逻辑处理完的数据直接送入到应用数据库中；另一方面以Storm流处理引擎处理实时的数据，根据业务营销的规则触发相应的营销场景。同时，用基于Spark处理技术集群满足对于实时数据加工、挖掘的需求。
阶段一是Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等
阶段二是Linux基础和Hadoop生态体系。此阶段主要掌握Linux操作系统的灵活使用。掌握大数据核心技术之一--Hadoop生态体系。
阶段三是分布式计算。主要掌握Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。还有Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题。
阶段四主要是实战项目案例，这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，确保一定的工作能力。
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2024-04-03
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