大數(shù)據(jù)，是指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)有譬如Hadoop等開源大數(shù)據(jù)項目的，編程語言的，以下就大數(shù)據(jù)底層技術(shù)說下。有四方面，其實也代表了部分通用大數(shù)據(jù)底層技術(shù)：Z-Suite具有高性能的大數(shù)據(jù)分析能力，她完全摒棄了向上升級(Scale-Up)，全面支持橫向擴展(Scale-Out)。Z-Suite主要通過以下核心技術(shù)來支撐PB級的大數(shù)據(jù)。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)怎樣學(xué)習(xí) ?

跨粒度計算(In-DatabaseComputing) ?

Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業(yè)統(tǒng)計函數(shù)。得益于跨粒度計算技術(shù)，Z-Suite數(shù)據(jù)分析引擎將找尋出*化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數(shù)據(jù)存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內(nèi)計算(In-Database)。這一技術(shù)大大減少了數(shù)據(jù)移動，降低了通訊負(fù)擔(dān)，保證了高性能數(shù)據(jù)分析。 ?

并行計算(MPP Computing) ?

Z-Suite是基于MPP架構(gòu)的商業(yè)智能平臺，她能夠把計算分布到多個計算節(jié)點，再在指定節(jié)點將計算結(jié)果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是服務(wù)器還是普通的PC，她對網(wǎng)絡(luò)條件也沒有嚴(yán)苛的要求。作為橫向擴展的大數(shù)據(jù)平臺，Z-Suite能夠充分發(fā)揮各個節(jié)點的計算能力，輕松實現(xiàn)針對TB/PB級數(shù)據(jù)分析的秒級響應(yīng)。

列存儲 (Column-Based) ?

Z-Suite是列存儲的?；诹写鎯Φ臄?shù)據(jù)集市，不讀取無關(guān)數(shù)據(jù)，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數(shù)據(jù)，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數(shù)據(jù)占有空間降低到傳統(tǒng)存儲的1/5到1/10 。良好的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，節(jié)省了存儲設(shè)備和內(nèi)存的開銷，卻大大了提升計算性能。 ?

內(nèi)存計算 ?

得益于列存儲技術(shù)和并行計算技術(shù)，Z-Suite能夠大大壓縮數(shù)據(jù)，并同時利用多個節(jié)點的計算能力和內(nèi)存容量。一般地，內(nèi)存訪問速度比磁盤訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內(nèi)存計算，CPU直接從內(nèi)存而非磁盤上讀取數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進(jìn)行計算。內(nèi)存計算是對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式的一種加速，是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵應(yīng)用技術(shù)。 ?

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大數(shù)據(jù)的發(fā)展史 ?

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)[1]與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進(jìn)行處理，必須采用分布式計算架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和/或虛擬化技術(shù)。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代[4]》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法)大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。 ?

早在1980年，著名未來學(xué)家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數(shù)據(jù)熱情地贊頌為第三次浪潮的華彩樂章。不過，大約從2009年開始，大數(shù)據(jù)才成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的流行詞匯。美國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心指出，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產(chǎn)生的。此外，數(shù)據(jù)又并非單純指人們在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布的信息，全世界的工業(yè)設(shè)備、汽車、電表上有著無數(shù)的數(shù)碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關(guān)位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學(xué)物質(zhì)的變化，也產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)信息。 ?

大數(shù)據(jù)的意義是由人類日益普及的網(wǎng)絡(luò)行為所伴生的，受到相關(guān)*、企業(yè)采集的，蘊含數(shù)據(jù)生產(chǎn)者真實意圖、喜好的，非傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)和意義的數(shù)據(jù) 。2013年5月10日，阿里巴巴集團董事局主席馬云在淘寶十周年晚會上，將卸任阿里集團CEO的職位，并在晚會上做卸任前的演講，馬云說，大家還沒搞清PC時代的時候，移動互聯(lián)網(wǎng)來了，還沒搞清移動互聯(lián)網(wǎng)的時候，大數(shù)據(jù)時代來了。 ?

從海量數(shù)據(jù)中提純出有用的信息，這對網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理能力而言也是巨大的挑戰(zhàn)。在經(jīng)歷了幾年的批判、質(zhì)疑、討論、炒作之后，大數(shù)據(jù)終于迎來了屬于它的時代。2012年3月22日，奧巴馬*宣布投資2億美元拉動大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略上升為*戰(zhàn)略。奧巴馬*甚至將大數(shù)據(jù)定義為未來的新石油。 ?

大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨，它將在眾多領(lǐng)域掀起變革的巨浪。但我們要冷靜的看到，大數(shù)據(jù)的核心在于為客戶挖掘數(shù)據(jù)中蘊藏的價值，而不是軟硬件的堆砌。因此，針對不同領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式、商業(yè)模式研究將是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的關(guān)鍵。我們相信，在*的統(tǒng)籌規(guī)劃與支持下，通過各地方*因地制宜制定大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略，通過國內(nèi)外IT龍頭企業(yè)以及眾多創(chuàng)新企業(yè)的積極參與，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展前景十分廣闊。 ?

大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或?qū)λ３志次分?，在以云計算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了，通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值。 ?

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學(xué)習(xí)Python的網(wǎng)絡(luò)編程 ?

在我們這個時代 ，相信大多數(shù)是離不開互聯(lián)網(wǎng)的，我們要學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)編程。一般了解一下三個方面就可以了。 ?

寫出基本的TCP連接，知道編寫TCP的各個步驟，例如創(chuàng)建socket、綁定port、端口復(fù)用等，對TCP稍微做了解，知道協(xié)議的每個字段，了解三次握手 ?

了解基本的服務(wù)器并發(fā)模型，例如多進(jìn)程、多線程、IO復(fù)

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了解一些網(wǎng)絡(luò)庫例如twisted ?

Python高級進(jìn)階(一)：Web方向 ?

在我們學(xué)習(xí)完成之前的基礎(chǔ)知識之后，我們就要開始學(xué)習(xí)實戰(zhàn)項目了。我們可以使用Python編寫一個博客網(wǎng)站。通過網(wǎng)站的編程知識的學(xué)習(xí)。我們可以充分鞏固我們之前所學(xué)的文件操作，數(shù)據(jù)庫編程以及網(wǎng)絡(luò)編程。是學(xué)習(xí)提高的好方法。一般Django框架是學(xué)習(xí)Python Web編程的*框架。 ?

Python高級進(jìn)階(二)：人工智能方向 ?

Python在人工智能方向上的運用是非常廣泛的。深度學(xué)習(xí)是我們需要掌握的，我們可以學(xué)習(xí)谷歌的開源人工智能框架TensorFlow。以及Numpy這種工具可用來存儲和處理大型矩陣，是學(xué)習(xí)人工智能敲門磚。在掌握這些知識以后，我相信大家就可以根據(jù)自己的實際情況來進(jìn)入深入學(xué)習(xí)了。 ?

大數(shù)據(jù)的可視化分析

進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，雖說各個行業(yè)都不一定相同，但是基本思路都是一樣的，分析的對象有：市場，用戶，渠道，效果，這幾大類，如果有條件還可以進(jìn)行分支拓展。 ?

對市場/行業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)收集，分析：比如說，數(shù)據(jù)收集的方向，可以從大方向以及小方向進(jìn)行，大的方向可以從政治，經(jīng)濟，社會，技術(shù)這幾個入手，小方向可以從產(chǎn)品分析。 ?

對于用戶的調(diào)查，可以開展用戶畫像，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括：身份，行為，居住，交際圈等，往小了分，還有可以分為年齡，性別，學(xué)歷，消費情況，興趣愛好，在哪些圈子等等.... ?

對產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可以從人群——市場——渠道——產(chǎn)品，這四個輪回，通過人群，可以得到市場，通過渠道可以得到人群，通過人群又可以得到產(chǎn)品的使用情況。 ?

要進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，光有上面還是不夠的，還需要進(jìn)行一個營銷效果的分析，分析的方向，包括用戶的行為，渠道的流量變化，以及一個最終的成本收益，投資回報率等。 ?

根據(jù)對營銷效果的分析，從而可以分析出不同渠道的一個流量以及收益情況，從中就可以篩選出渠道的優(yōu)勢以及劣勢，再集中匯集跟分析報告，這樣就可以定出方案了。