大數(shù)據(jù)是對(duì)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、統(tǒng)計(jì)、分析等一系列處理手段，處理的數(shù)據(jù)量是TB級(jí)，甚至是PB或EB級(jí)的數(shù)據(jù)，是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段無(wú)法完成的，大數(shù)據(jù)涉及分布式計(jì)算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實(shí)時(shí)性計(jì)算等等，匯集的是IT最熱門、最流行的IT技術(shù)，大數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、AI等尖端可以領(lǐng)域的基礎(chǔ)架構(gòu)。

創(chuàng)新互聯(lián)公司自成立以來(lái)，一直致力于為企業(yè)提供從網(wǎng)站策劃、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站制作、成都做網(wǎng)站、電子商務(wù)、網(wǎng)站推廣、網(wǎng)站優(yōu)化到為企業(yè)提供個(gè)性化軟件開(kāi)發(fā)等基于互聯(lián)網(wǎng)的全面整合營(yíng)銷服務(wù)。公司擁有豐富的網(wǎng)站建設(shè)和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)管理經(jīng)驗(yàn)、成熟的應(yīng)用系統(tǒng)解決方案、優(yōu)秀的網(wǎng)站開(kāi)發(fā)工程師團(tuán)隊(duì)及專業(yè)的網(wǎng)站設(shè)計(jì)師團(tuán)隊(duì)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)為決策提供依據(jù)，在政府、企業(yè)、科研項(xiàng)目等決策中扮演著重要的角色，在社會(huì)治理和企業(yè)管理中起到了不容忽視的作用，例如我國(guó)、美國(guó)以及歐盟等國(guó)家都已將大數(shù)據(jù)列入國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略，微軟、谷歌、百度以及亞馬遜等大型企業(yè)也將大數(shù)據(jù)技術(shù)列為未來(lái)發(fā)展的關(guān)鍵籌碼。

那么，常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些呢?

第一階段JavaSE + MySQL + Linux

Java 基礎(chǔ) → OOP編程 →Java集合 → IO/NIO → Eclipse → Intellij IDEA → Socket網(wǎng)絡(luò)技術(shù) → Mysql 數(shù)據(jù)庫(kù) → JDBC Api → JVM內(nèi)存結(jié)構(gòu) → 階段項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) → Linux(VMware、CentOS、目錄結(jié)構(gòu)、Linux命令)

第二階段Hadoop 與 生態(tài)系統(tǒng)

Hadoop→ MapReduce → Hive → Avro與Protobuf → Zookeeper → HBase → phoenix → redis → Flume分布式 → SSM(Spring、SpringMVC、Mybatis) → Kafka架構(gòu)

第三階段Storm 與Spark 及其生態(tài)圈

Scala → Spark Job → Spark RDD → spark job部署與資源分配 → Spark shuffle → Spark SQL → Spark Streaming → Spark ML → azkaban

第四階段其他

Python與數(shù)據(jù)分析

第五階段項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、技術(shù)綜合運(yùn)用

大數(shù)據(jù)商業(yè)實(shí)戰(zhàn)階段需掌握的技術(shù)有：實(shí)操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場(chǎng)景，分析需求、解決方案實(shí)施，綜合技術(shù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。

在擁有Java編程語(yǔ)言基礎(chǔ)的前提下，可以學(xué)習(xí)以上大數(shù)據(jù)技術(shù)，大數(shù)據(jù)是未來(lái)的發(fā)展方向，正在挑戰(zhàn)我們的分析能力及對(duì)世界的認(rèn)知方式，因此，我們與時(shí)俱進(jìn)，迎接變化，并不斷的成長(zhǎng)，掌握大數(shù)據(jù)核心技術(shù)，才是掌握真正的價(jià)值所在。