怎樣才可以學(xué)好大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)包括很多技術(shù)體系和知識(shí)體系。如果我們是初學(xué)者，應(yīng)該從一些基礎(chǔ)知識(shí)入手:1。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。做數(shù)據(jù)分析，首先要了解數(shù)理統(tǒng)計(jì)的公式和方法，各種數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計(jì)模型算法，以及矩陣相關(guān)

怎樣才可以學(xué)好大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)包括很多技術(shù)體系和知識(shí)體系。如果我們是初學(xué)者，應(yīng)該從一些基礎(chǔ)知識(shí)入手:1。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。做數(shù)據(jù)分析，首先要了解數(shù)理統(tǒng)計(jì)的公式和方法，各種數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計(jì)模型算法，以及矩陣相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)。

語(yǔ)言(或者Python)，而Python語(yǔ)言更傾向于機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能深度學(xué)習(xí)等。相比較而言，Java更適合大數(shù)據(jù)。

3.思路清晰，思維敏捷，數(shù)學(xué)功底好。

有了這些基礎(chǔ)，通過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí)Hadoop、Linux、Hiv

什么是通用數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)系統(tǒng)?它有什么功能？

MongoDB做高性能數(shù)據(jù)庫(kù)，Redis做緩存，HBase做大數(shù)據(jù)分析。MongoDB can 還不能取代關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。

傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在面對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜數(shù)據(jù)模型時(shí)的不足，導(dǎo)致了易于擴(kuò)展、高性能、支持靈活數(shù)據(jù)模型的NoSQL的快速發(fā)展。

MongoDB是一個(gè)高性能、無(wú)模式的基于文檔的數(shù)據(jù)庫(kù)，支持二級(jí)索引，非常適合文檔格式的存儲(chǔ)和查詢(xún)。MongoDB的官方定位是萬(wàn)能數(shù)據(jù)庫(kù)，確實(shí)類(lèi)似于MySQL，現(xiàn)在也很流行，但還是有事務(wù)和join等缺點(diǎn)，在事務(wù)和復(fù)雜查詢(xún)應(yīng)用中無(wú)法替代關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。

Redis是一個(gè)基于內(nèi)存的鍵/值系統(tǒng)，具有優(yōu)秀的讀寫(xiě)性能，支持操作的原子性，非常適合緩存。

HBase的存儲(chǔ)容量很大，一張表可以容納幾億行，幾百萬(wàn)列，可以滿(mǎn)足巨大數(shù)據(jù)量和簡(jiǎn)單擴(kuò)展的需求。Hadoop的無(wú)縫集成使得HBase 的數(shù)據(jù)可靠性和海量數(shù)據(jù)分析性能(MapReduce)值得期待。

因此，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSQL各有利弊，兩者的結(jié)合可以覆蓋更多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

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)云解決方案，并特別針對(duì)備份、監(jiān)控和性能進(jìn)行了優(yōu)化，使用了[Redis](Redis _ caching service _ key-value在線(xiàn)存儲(chǔ)服務(wù)-網(wǎng)易云

)搭建高性能緩存，支持?jǐn)?shù)據(jù)持久化，使用HBase支持大數(shù)據(jù)分析。