大數(shù)據(jù)(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。那么大數(shù)據(jù)有哪些意義?可以應用到哪些領域，以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)都要學什么 ?

變革價值的力量 ?

未來十年，決定*是不是有大智慧的核心意義標準(那個”思想者”)，就是國民幸福。一體現(xiàn)到民生上，通過大數(shù)據(jù)讓事情變得澄明，看我們在人與人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義;二體現(xiàn)在生態(tài)上，看我們在天與人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義。總之，讓我們從年的意義混沌時代，進入未來10年意義澄明時代。

變革經(jīng)濟的力量 ?

生產(chǎn)者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出去，就實現(xiàn)不了價值;只有消費者認同的，才賣得出去，才實現(xiàn)得了價值。大數(shù)據(jù)幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產(chǎn)者實現(xiàn)價值。這就是啟動內(nèi)需的原理。 ?

變革組織的力量 ?

隨著具有語義網(wǎng)特征的數(shù)據(jù)基礎設施和數(shù)據(jù)資源發(fā)展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數(shù)據(jù)將推動網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)產(chǎn)生無組織的組織力量。*反映這種結(jié)構(gòu)特點的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應用，如RSS、維基、博客等。 大數(shù)據(jù)之所以成為時代變革力量，在于它通過追隨意義而獲得智慧。 ?

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那大數(shù)據(jù)處理技術(shù)怎么學習 ?

首先我們要學習Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個是學習大數(shù)據(jù)的基礎，學習的順序不分前后。 ?

Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學習大數(shù)據(jù)要學習那個方向呢?只需要學習Java的標準版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術(shù)在大數(shù)據(jù)技術(shù)里用到的并不多，只需要了解就可以了，當然Java怎么連接數(shù)據(jù)庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同學說Hibernate或Mybites也能連接數(shù)據(jù)庫啊，為什么不學習一下，我這里不是說學這些不好，而是說學這些可能會用你很多時間，到*工作中也不常用，我還沒看到誰做大數(shù)據(jù)處理用到這兩個東西的，當然你的精力很充足的話，可以學學Hibernate或Mybites的原理，不要只學API，這樣可以增加你對Java操作數(shù)據(jù)庫的理解，因為這兩個技術(shù)的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。 ?

Linux：因為大數(shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡環(huán)境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對以后新出的大數(shù)據(jù)技術(shù)學習起來更快。 ?

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硬盤故障預測 ?

硬盤是服務器硬件故障率*的一個部件，如果能提前預測到硬盤故障，對業(yè)務體驗、完善備件管理都有莫大的收益。這也是基礎架構(gòu)運營在經(jīng)歷自動化、流程化后，需要進一步提升運營效率、降低運營成本的天然要求。 ?

涉及硬盤的運營數(shù)據(jù)包括業(yè)務IO數(shù)據(jù)、硬盤內(nèi)部的SMART和硬盤運行的環(huán)境變量數(shù)據(jù)(溫度和濕度)。目前，運營系統(tǒng)對IO數(shù)據(jù)是每小時采集一次，SMART數(shù)據(jù)每三小時采集一次，溫度和濕度每半小時采集一次，這些數(shù)據(jù)合計起來每天的記錄數(shù)上億條。 ?

分析過程如下：存儲類機型，看到一段時間統(tǒng)計出來的IO的利用率并不高，并且是寫少讀多的應用，是否可以考慮使用IOPS相對不高的廉價硬盤?還是業(yè)務的架構(gòu)存在優(yōu)化的空間?

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服務器利用率分析給運營帶來的好處在于： ?

結(jié)合業(yè)務模型，發(fā)現(xiàn)業(yè)務應用服務器的短板，在發(fā)現(xiàn)并修復系統(tǒng)架構(gòu)缺陷的同時，提高整體利用率; ?

對機型選型的優(yōu)化，例如對于磁盤容量使用率不高的機型，在后續(xù)的機型定制中減少硬盤的數(shù)量。 ?

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可視化分析 ?

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單。 ?

數(shù)據(jù)挖掘算法：大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種 統(tǒng)計方法，才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公道的價值，另外一個方面也是y因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快的處理大數(shù)據(jù)。 ?

預測性分析能力：大數(shù)據(jù)分析最重要的應用領域之一就是預測性分析，從大數(shù)據(jù)種挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預測未來的數(shù)據(jù)。 ?

語義引擎：大數(shù)據(jù)分析廣泛應用于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘，可從用戶的檢索關(guān)鍵詞，標簽關(guān)鍵詞或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求。從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。 ?