大数据开发工程师网盘无密
作者：互联网
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大数据课程中的技术体系包含目前主流的Hadoop、Spark、Flink三大技术生态圈，涵盖了企业中最常见的技术组件，可以满足大家在公司中的工作需求
Q:这套课程要学多久？学完能达到什么水平呢？
本套大数据学完的时间，和每个人的基础、接受能力和时间安排都有关，一般情况下，如果能保证每天听课1小时，练习至少2个小时，3~4个月是可以学完的。建议保持连续学习，这样学习效果更好，以及通过视频配套的思维导图做好预习，电子书巩固视频内容。学完后可以达到大数据中级工程师水平，满足绝大部分公司的大数据岗位需求。
Q:这套大数据课程中学的东西工作中够用吗？
足够用的，目前本套大数据课程中的技术体系包含目前主流的Hadoop、Spark、Flink三大技术生态圈，涵盖了企业中最常见的技术组件，可以满足大家在公司中的工作需求。
Q:我目前是java程序员，大数据属于零基础，能学的会吗？
可以的，java程序员学习大数据是具有天然优势的，大数据中的技术框架大部分都是基于java开发的，学习起来很容易上手。 并且我们本套课程配套的有完整的电子书，方便大家及时查漏补缺，以及本套视频教程带有配套字幕，学起来也会更加轻松。
定义编辑
大数据和云计算的关系
大数据和云计算的关系[1]
“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是一种信息资产，它需要一种新的处理模式来具有更强的决策、洞察和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：在获取、存储、管理和分析方面，规模极大地超过传统数据库软件工具能力的数据集。它有四个特点：数据规模大、数据流快、数据类型多样、价值密度低。[3]
大数据技术的战略意义不在于掌握海量的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。[4]
从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不是单台计算机就能处理的，必须采用分布式架构。其特点在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依靠云计算、分布式数据库、云存储和虚拟化技术的分布式处理。[1]
随着云时代的到来，大数据越来越受到关注。分析师团队表示，大数据通常用于描述公司创建的大量非结构化数据和半结构化数据，当下载到关系数据库进行分析时，会花费太多的时间和金钱。大数据分析经常与云计算联系在一起，因为对大数据集的实时分析需要像MapReduce这样的框架来将工作分配给几十台、几百台甚至几千台计算机。
大数据需要特殊的技术来有效地处理容差时间内的大量数据。适用于大数据的技术包括MPP数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。
最小基本单位是位，所有单位按顺序给出：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
它们是按照1024(2的十次方)的推进率计算的：
1字节=8位
1 KB=1，024字节=8192位
1 MB=1，024 KB=1，048，576字节
1 GB=1，024 MB=1，048，576 KB1 TB=1，024 GB=1，048，576兆字节
1 PB=1，024 TB=1，048，576 GB
1 EB=1，024 PB=1，048，576 TB
1 ZB=1，024 EB=1，048，576 PB
1 YB=1，024 ZB=1，048，576 EB
1 BB=1，024 YB=1，048，576 ZB
1 NB=1，024 BB=1，048，576 YB
1db=1024 NB=1048576 BB
全名：
1位=二进制数字
8位=1字节
1，000字节=1千字节
1，000千字节=1兆字节
1，000兆字节=1千兆字节
1，000千兆字节=1千兆字节
1，000太字节=1千兆字节
1，000千兆字节=1千兆字节
1，000艾字节=1泽塔字节
1，000泽特字节=1约特字节
1，000字节=1兆字节
1，000个字节=1个地理字节
特征编辑
量：数据的大小决定了被考虑数据的价值和潜在信息；[5]
多样性：数据类型的多样性；[5]
速度：指获取数据的速度；[5]
可变性：它阻碍了处理和有效管理数据的过程。[5]
准确性：数据的质量。[5]
复杂性：数据量巨大，来源多样。[5]
价值：合理利用大数据，以低成本创造高价值。
结构编辑
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据正日益成为数据的主要部分。IDC的调查报告显示，企业中80%的数据是非结构化数据，这些数据每年以指数级增长60%。[6]大数据只是互联网发展到现阶段的一种表征或特征。没有必要去神话或敬畏它。在以云计算为代表的技术创新的背景下，这些原本似乎难以收集和使用的数据开始被轻松利用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多价值。[7]其次，要想系统地识别大数据，就必须全面细致地进行分解，从三个层面入手：
第一个层面是理论，理论是认知的唯一途径，是被广泛认同和传播的基线。在这里，从大数据的特征定义来理解行业对大数据的整体描述和刻画；从大数据价值的讨论中深入分析大数据的珍贵性；了解大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特殊而重要的角度来看人与数据的长期博弈。
第二个层面是技术，技术是体现大数据价值的手段，是前进的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
第三个层面是实践，这是大数据的终极价值。这里我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描述大数据的美景和蓝图。[7]
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