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　　大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

　　学习大数据，无外乎就是大数据编程、数据库编程、大数据仓库、大数据分析方法、数据挖掘算法等内容，软件应用主要包括Spark、Hadoop、HDFS、MapReduce、Hbase、Hive、Sqoop和Python等。

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　　大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（线个“V”，或者说特点有五层面：

　　1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。

　　物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

　　展开全部为什么要学习大数据？1.目的：为了找到更好更高新的工作。2.对比JAVA开发和大数据开发：

　　以京东官网为例。会出现很多商品信息。现在我想把在过去一个月内卖的比较好的东西放在首页上，这就涉及到大数据。那么问题来了，首先要找出过去这一个月内卖的好的商品有哪些，这就有很大的订单数量。

　　学习大数据需要的基础和路线. 学习大数据需要的基础：Java基础（JavaSE）----类、继承、I/O、反射、泛型…

　　（*）第四阶段：Spark Streaming---进行实时计算（流式计算）；比如：自来水厂