大数据是什么意思

刚开始学接触编程的时候接触到c，然后是c，然后是java。我第一次接触java的时候，就爱上了它，因为它简单易懂。之后接触了javaweb，开始学习一些后端开发技术。那时候大数据也热，而且因为我是数学出身，大数据对我来说是个不错的选择。

慢慢的，我开始涉足大数据，从javase开始，然后学习linux系统，其中linux包含了centos和ubuntu，两者个人都比较好用。然后学习hadoop，它包括两个块：hdfs(分布式文件系统)和mapreduce(并行计算框架)。虽然现在用的比较少，但是学习它对你以后学习更好的并行计算框架会有很多好处。然后就可以学习数据仓库hive了。hive的底层实现是mapreduce。它使用的sql语言叫做hql。如果你之前学过mysql数据库的话，很容易上手。但是想要更好的了解hive，就需要学习mapreduce。hive用于olap，不支持交易。然后学习面向列族的hbase分布式数据库，支持事务操作，但是在实践中感觉不是很好。它是一个基于hadoop的数据库，适合随机访问和实时读写。但是，在拥有了大量的数据之后，如何更好的将不同来源的数据导入到想要使用的数据库中，可以使用sqoop。个人觉得简单方便。

接下来，您可以学习flume，这是一个分布式日志收集框架，可以处理多种类型的文件。然后学习卡夫卡，这是一个消息发布和订阅的实时处理系统。具有高通量的能力。然后你可以学习strom，一个实时流媒体计算框架。它可以高速抓取数据，并对各种数据进行并行计算。然后可以学习spark，spark由sparksql、spark streaming、mllib、graph等组成。它可以解决三个核心问题，如批处理、流处理和ad-hocquery。spark确实比mapreduce快很多，毕竟是基于内存计算的框架。

接下来可以学习数据分析、数据挖掘、机器学习等相关知识。

现在我要开始读什么是大数据了。

大数据顾名思义就是海量数据，到什么程度？不是几兆，不是几千兆，而是几百千兆，几tb，几千兆，传统数据库承受不了的。现在一般用hadoop技术，hive技术，spark技术等等进行处理。

那么大数据有什么特点呢？有四点

1.数据量非常大，比如文字，来源各种各样，比如电子书，实体书，杂志，报纸等。他们的数据很大。

2.数据的类型有很多种，有些是结构化数据，比如传统数据库中的数据，比如oracle、mysql等，一般都是结构化的，也有非结构化的，比如html、word、execl等格式。

3.它们的价值密度低。这么说吧。比如你看一段数据，看起来它的价值并不大，但是分析完所有的数据之后呢？总会有重要的东西被挖掘出来。

大数据的特征

4.处理这些数据的速度应该很快。比如像hadoop技术这样的mapreduce计算框架，比传统的数据库处理速度快，吞吐量特别大。例如，spark的内存比hadoop快100倍，磁盘快10倍。

大数据处理和传统数据处理有什么区别？

就是用所有的数据去分析，去得出结论，去思考，去了解它的好处。

大数据的应用？

你可以做一个推荐系统，像电商，影视app，你平时关注什么产品，或者浏览什么类型的产品，或者看什么类型的电影，或者谁是影视主力。经过大数据分析处理，这些应用会推荐类似的产品或电影。

销售方面，我想大家都听过一个例子，就是纸尿裤和啤酒的捆绑销售

反欺诈在银行中的应用。经过大量的数据分析，我们可以得到欺诈的行为特征，并根据这些特征，以更大的概率来判断是否是欺诈

在人工智能方面，像谷歌的alpha dog，无人驾驶汽车驾驶等。所有这些都使用大数据。

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问小米适配器刚拿到的，拆开来味道很大数据线正常吗

那是电子线路板和一些胶水的味道。如果产品功能还行，过几天就没了。

问机械师游戏本处理大数据快吗

拉几台电脑，什么卡，重启时至少重启5分钟