大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容？這是一個(gè)非常好的問題。作為一個(gè)IT從業(yè)者，一個(gè)教育工作者，我來回答一下。大數(shù)據(jù)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)逐漸形成了比較龐大系統(tǒng)的知識(shí)體系，整體技術(shù)成熟度已經(jīng)比較高，所以學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容？

這是一個(gè)非常好的問題。作為一個(gè)IT從業(yè)者，一個(gè)教育工作者，我來回答一下。

大數(shù)據(jù)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)逐漸形成了比較龐大系統(tǒng)的知識(shí)體系，整體技術(shù)成熟度已經(jīng)比較高，所以學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)也會(huì)有比較好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

因?yàn)榇髷?shù)據(jù)涉及的內(nèi)容非常多，而且大數(shù)據(jù)技術(shù)也與行業(yè)息息相關(guān)，所以在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的時(shí)候，可以從技術(shù)的角度，也可以基于行業(yè)來學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。對(duì)于學(xué)生來說，可以從大數(shù)據(jù)技術(shù)體系中學(xué)習(xí)，對(duì)于職場(chǎng)人來說，可以結(jié)合自己的行業(yè)和工作任務(wù)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。

無論是學(xué)生還是職場(chǎng)人士，想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，需要掌握以下基本內(nèi)容:

第一:計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)，計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)非常重要，其中操作系統(tǒng)、編程語(yǔ)言、數(shù)據(jù)庫(kù)等知識(shí)是必須要學(xué)的。編程語(yǔ)言可以向Python學(xué)習(xí)，如果以后想從事專業(yè)的大數(shù)據(jù)開發(fā)，也可以向Java學(xué)習(xí)。計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)起來比較難，要注意實(shí)驗(yàn)在學(xué)習(xí)過程中的作用。

第二:數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的核心目的是 "數(shù)據(jù)價(jià)值 "，而數(shù)據(jù)價(jià)值產(chǎn)生的過程必然離不開數(shù)據(jù)分析，所以作為數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)更為重要。數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)對(duì)大數(shù)據(jù)從業(yè)者未來的成長(zhǎng)空間有著重要的影響，所以一定要重視這兩方面知識(shí)的學(xué)習(xí)。

第三:大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析離不開大數(shù)據(jù)平臺(tái)的支撐，大數(shù)據(jù)平臺(tái)涉及分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算等基礎(chǔ)功能。掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)，也會(huì)形成對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的深刻理解。對(duì)于新手來說，可以從Hadoop和Spark入手。

本人從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前在讀計(jì)算機(jī)專業(yè)研究生。我的主要研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。我會(huì)陸續(xù)寫一些互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，有興趣的朋友可以關(guān)注我。我相信我一定會(huì)有所收獲。

如果你有關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，人工智能，或者考研的問題，可以在評(píng)論區(qū)留言或者私信我！

hdfs的特點(diǎn)和限制？

HDFS特色

1.海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ):HDFS可以橫向擴(kuò)展，存儲(chǔ)的文件可以支持PB級(jí)或更高的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

2.高容錯(cuò)性:保存多個(gè)數(shù)據(jù)副本，副本丟失后自動(dòng)恢復(fù)。可以建立在廉價(jià)的機(jī)器上實(shí)現(xiàn)線性擴(kuò)張。當(dāng)新節(jié)點(diǎn)加入集群時(shí)，namenode還可以感知和平衡負(fù)載，平衡數(shù)據(jù)分布，并將數(shù)據(jù)備份到新節(jié)點(diǎn)。

3.商業(yè)硬件:Hadoop沒有它需要在昂貴且高度可靠的硬件上運(yùn)行。它被設(shè)計(jì)為運(yùn)行在商用硬件(廉價(jià)的商用硬件)集群上。(相比小型機(jī)，大型機(jī)便宜)

4.大文件存儲(chǔ):HDFS使用數(shù)據(jù)塊來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并在物理上將數(shù)據(jù)分成幾個(gè)小數(shù)據(jù)塊。所以再大的數(shù)據(jù)，經(jīng)過細(xì)分后，大數(shù)據(jù)變成了很多小數(shù)據(jù)。當(dāng)用戶讀取時(shí)，他們重組幾個(gè)小數(shù)據(jù)塊。

HDFS的缺點(diǎn)

1.無法實(shí)現(xiàn)低延遲數(shù)據(jù)訪問:hadoop針對(duì)高數(shù)據(jù)吞吐量進(jìn)行了優(yōu)化，代價(jià)是數(shù)據(jù)采集延遲，因此低延遲數(shù)據(jù)訪問的業(yè)務(wù)需求不適合HDFS。

2.不適合存儲(chǔ)大量小文件:由于namenode將文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，因此文件系統(tǒng)能夠存儲(chǔ)的文件總數(shù)受到namenode內(nèi)存容量的限制。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，每個(gè)文件、目錄、數(shù)據(jù)塊的存儲(chǔ)信息占150字節(jié)左右。所以，如果有100萬個(gè)小文件，每個(gè)小文件會(huì)占用一個(gè)數(shù)據(jù)塊，至少需要300MB內(nèi)存。如果是上億級(jí)的話，會(huì)超過目前硬件的能力。

3.修改文件:。HDFS適合寫一次，讀多次。不支持修改上傳到HDFS的文件。雖然Hadoop2.0支持追加文件的功能，但不建議在HDFS上修改文件。因?yàn)樾实汀?/p>

4.不支持用戶并行寫入:同一時(shí)間只能有一個(gè)用戶寫入。