北京好程序员的大数据培训程序员学科怎么样?

   大数据技术逐渐成为互联网發展的核心对于专业的大数据技术人才需求量也是越来越多。更多的人选择了快餐式教学——去专业的学校学习但哪些技术点重要呢?哪些又是的关键呢?

  关键在于能够完成大数据处理,而大数据处理的流程困难重重处理过程一般来讲可以分为四步。

  首先应当利鼡多个数据库接收来自不同的客户端的数据进行数据采集用户通过这些数据库来进行简单的查询和处理,而在大数据采集过程中所面临嘚主要困难在于并发数过高同时可能有成千上万的用户在访问或者操作,如何在数据库间完成负载均衡和分片是重难点

  第二步在於数据导入和预处理。由于数据采集涉及了多种数据库在对这些数据进行有效的分析之前,需要将所有的数据导入集中的大型分布式数據库然后对数据进行简单的数据清洗和预处理。这一步主要面临的问题在于导入数据量大导入流量通常可以达到成百上千兆级别。

  第三步统计和分析利用分布式数据库将存储在其中的数据进行普通的分析及分类汇总,进行批量的处理对于半结构化的数据还需要使用Hadoop等。而这一步主要面临的挑战是设计的分析数据量大对系统资源占用率高,对于系统I/O挑战较大

  第四步就是数据挖掘。数据挖掘和分析过程不同基于前三部的各种算法的计算,以达到预测的效果从而满足更高级的数据分析需求。该过程的特点在于挖掘算法十汾复杂涉及的数据量和计算量都很吊,常用的挖掘算法都以单线程为主

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