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大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容？
我有幸做了七八年的大數(shù)據(jù)吧，從技術(shù)角度談?wù)勛约旱目捶?，大?shù)據(jù)都有哪個領(lǐng)域，都需要學(xué)習(xí)什么技術(shù)。
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第一，首先要把這些大數(shù)據(jù)都可靠的存儲起來，經(jīng)過多年的發(fā)展，hdfs已經(jīng)成了一個數(shù)據(jù)存儲的標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)然還有其他的存儲，比如kudu，hbase等，都是適合不同領(lǐng)域的存儲。
第二，既然有了這么多的數(shù)據(jù)，我們可以開始基于這些數(shù)據(jù)做計算了，于是從最早的MapReduce到后來的hive，spark，都是做批處理的。
第三， 由于像hive這些基于MapReduce的引擎處理速度過慢，于是有了基于內(nèi)存的olap查詢引擎，比如impala，presto。
第四，由于批處理一般都是天級別或者小時級別的，為了更快的處理數(shù)據(jù)，于是有了spark streaming或者flink這樣的流處理引擎。
第五，由于沒有一個軟件能覆蓋住所有場景。所以針對不同的領(lǐng)域，有了一些特有的軟件，來解決特定場景下的問題，比如基于時間序列的聚合分析查詢數(shù)據(jù)庫，inflexdb opentsdb等。采用預(yù)聚合數(shù)據(jù)以提高查詢的druid或者kylin等，
第六，還有其他用于數(shù)據(jù)削峰和消費訂閱的消息隊列，比如kafka和其他各種mq
第七，還有一些其他的組件，比如用于資源管理的yarn，協(xié)調(diào)一致性的zookeeper等。
第八，由于hdfs 處理小文件問題不太好，還有為了解決大數(shù)據(jù)update和insert等問題，引入了數(shù)據(jù)湖的概念，比如hudi，iceberg等等。
第九，業(yè)務(wù)方面，我們基于大數(shù)據(jù)做一些計算，給公司的運營提供數(shù)據(jù)支撐。做一些推薦，給用戶做個性化推薦。機(jī)器學(xué)習(xí)，報警監(jiān)控等等。
這是一個非常好的問題，作為一名IT從業(yè)者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下。
大數(shù)據(jù)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)逐漸形成了一個比較龐大且系統(tǒng)的知識體系，整體的技術(shù)成熟度也已經(jīng)比較高了，所以當(dāng)前學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)也會有一個比較好的學(xué)習(xí)體驗。
由于大數(shù)據(jù)涉及到的內(nèi)容比較多，而且大數(shù)據(jù)技術(shù)與行業(yè)領(lǐng)域也有比較緊密的聯(lián)系，所以在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的時候，既可以從技術(shù)角度出發(fā)，也可以立足行業(yè)來學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。對于學(xué)生來說，可以從大數(shù)據(jù)技術(shù)體系來學(xué)習(xí)，而對于職場人來說，可以結(jié)合自身的行業(yè)和崗位任務(wù)來學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。
不論是學(xué)生還是職場人，要想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)都需要掌握以下幾個基本內(nèi)容：
第一：計算機(jī)基礎(chǔ)知識。計算機(jī)基礎(chǔ)知識對于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)是非常重要的，其中操作系統(tǒng)、編程語言和數(shù)據(jù)庫這三方面知識是一定要學(xué)習(xí)的。編程語言可以從Python開始學(xué)起，而且如果未來要從事專業(yè)的大數(shù)據(jù)開發(fā)，也可以從Java開始學(xué)起。計算機(jī)基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)具有一定的難度，學(xué)習(xí)過程中要重視實驗的作用。
第二：數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的核心目的是“數(shù)據(jù)價值化”，數(shù)據(jù)價值化的過程一定離不開數(shù)據(jù)分析，所以作為數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)知識就比較重要了。數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)對于大數(shù)據(jù)從業(yè)者未來的成長空間有比較重要的影響，所以一定要重視這兩個方面知識的學(xué)習(xí)。
第三：大數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析都離不開大數(shù)據(jù)平臺的支撐，大數(shù)據(jù)平臺涉及到分布式存儲和分布式計算等基礎(chǔ)性功能，掌握大數(shù)據(jù)平臺也會對于大數(shù)據(jù)技術(shù)體系形成較深的認(rèn)知程度。對于初學(xué)者來說，可以從Hadoop和Spark開始學(xué)起。
我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區(qū)留言，或者私信我！
大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)編程語言培訓(xùn)熱門明星學(xué)科，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容很多，培訓(xùn)學(xué)習(xí)除了會有大數(shù)據(jù)技術(shù)知識的學(xué)習(xí)，同時還會在學(xué)習(xí)的過程中階段性的插入一些相關(guān)企業(yè)項目進(jìn)行實操學(xué)習(xí)，大數(shù)據(jù)主要的學(xué)習(xí)內(nèi)容為：
1、基礎(chǔ)部分：JAVA語言 和 LINUX系統(tǒng)。
2、大數(shù)據(jù)技術(shù)部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK調(diào)優(yōu)等，覆蓋前沿技術(shù)：Hadoop,Spark,Flink,實時數(shù)據(jù)處理、離線數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)。
3、實訓(xùn)項目：一般包括JAVA項目，大數(shù)據(jù)項目，企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺等，大數(shù)據(jù)企業(yè)的商業(yè)項目直接為學(xué)員所用，一線大牛工程師親自指導(dǎo)實戰(zhàn)開發(fā)，業(yè)務(wù)覆蓋電商、在線教育、旅游、新聞、智慧城市等主流行業(yè)，全程貫穿項目實戰(zhàn)。
另外，在選擇大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)時，要選擇專業(yè)做大數(shù)據(jù)的，還要考慮機(jī)構(gòu)的課程設(shè)置、講師團(tuán)隊、硬件設(shè)施、實訓(xùn)項目等多方面條件。
2020大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線圖：
縱觀近幾年的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢，看到大數(shù)據(jù)被炒得火熱，也想要涉足大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，學(xué)習(xí)一些大數(shù)據(jù)技術(shù)。技術(shù)很重要，人才自然是不可或缺的，想要你想成為的大數(shù)據(jù)技術(shù)人才，就必須要經(jīng)歷學(xué)習(xí)技術(shù)的枯燥乏味的過程。
首先你需要先認(rèn)識到一個問題，想要涉足大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，肯定是有一定難度的，但有句話說的好“當(dāng)你感覺特別累的時候，也就是說明你在走上坡路”。雖然困難，但只要你想學(xué)習(xí)，萬事皆有可能。
要找準(zhǔn)自己的定位，先了解自己的實力，然后從容應(yīng)對以后的學(xué)習(xí)途徑。對于大數(shù)據(jù)技術(shù)自己是真的喜歡嗎?面對冗雜的代碼，復(fù)雜的數(shù)據(jù)，自己是否能奈的住性子一直堅持下去?自己之前接觸過大數(shù)據(jù)技術(shù)嗎?之前接觸過編程知識嗎?是否已經(jīng)熟練掌握了一門編程語言?
現(xiàn)實中就業(yè)危機(jī)的問題依然嚴(yán)峻，緊繃的神經(jīng)時刻提醒著要不斷的提升自己。學(xué)習(xí)的越多，越能夠感受到知識海洋的浩瀚。相比于將大量零碎的技術(shù)名詞縮寫塞進(jìn)昏沉的大腦，手指無意識地敲出幾行代碼，培養(yǎng)以計算機(jī)思維解決問題才是更重要的。
“工欲善其事，必先利其器”，不斷涌現(xiàn)的新技術(shù)，本質(zhì)上是新工具對舊工具的迭代更新，如果我們不能掌握其中的規(guī)律，很容易浮于表層，難以觸類旁通，在很多非科班出生的同學(xué)身上，這個問題尤其明顯。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，概率論，線性代數(shù)，設(shè)計模式，這些子學(xué)科是構(gòu)成大數(shù)據(jù)技術(shù)的堅強(qiáng)基石，是前人無數(shù)智慧的結(jié)晶。
至于具體要用什么樣的方式來學(xué)大數(shù)據(jù)，這個主要是看自己的選擇了，專業(yè)的學(xué)習(xí)方式會幫助更快進(jìn)入學(xué)習(xí)氛圍中，再就是看自己的學(xué)習(xí)能力和感興趣程度了。
Python是學(xué)什么的？能做什么？
Python與Java語言一樣，都是高級語言，他們不能直接訪問硬件，也不能編譯為本地代碼運行。除此之外，Python幾乎可以做任何事情。下面是Python語言主要的應(yīng)用前景：
1. 桌面應(yīng)用開發(fā)
Python語言可以開發(fā)傳統(tǒng)的桌面應(yīng)用程序，Tkinter、PyQt、PySide、wxPython和PyGTK等Python庫可以快速開發(fā)桌面應(yīng)用程序。
2. Web應(yīng)用開發(fā)
Python也經(jīng)常被用于Web開發(fā)。很多網(wǎng)站是基于Python Web開發(fā)的，如豆瓣、知乎和Dropbox等。很多成熟的Python Web框架，如Django、Flask、Tornado 、Bottle和web2py等Web框架?？梢詭椭_發(fā)人員快速開發(fā)Web應(yīng)用。
3. 自動化運維
Python可以編寫服務(wù)器運維自動化腳本。很多服務(wù)器采用Linux和UNIX系統(tǒng)，以前很多運維人員編寫系統(tǒng)管理Shell腳本實現(xiàn)運維工作。而現(xiàn)在使用Python編寫系統(tǒng)管理，在可讀性、性能、代碼可重性、可擴(kuò)展性等幾方面優(yōu)于普通Shell腳本。
4. 科學(xué)計算
Python語言也廣泛地應(yīng)用科學(xué)計算，NumPy、SciPy和Pandas是優(yōu)秀的數(shù)值計算和科學(xué)計算庫。
5. 數(shù)據(jù)可視化
中公優(yōu)就業(yè)的Python培訓(xùn)的學(xué)習(xí)時間分成兩個階段，第一個階段就是Python的基礎(chǔ)知識學(xué)習(xí)，可以自己做一些小程序來玩一玩，第二個階段主要是更深入的Python學(xué)習(xí)，可以通過這個技能來找到合適的工作。
初級Python掌握階段學(xué)習(xí)時間：
如果大家是零基礎(chǔ)選擇自學(xué)的話，一般所學(xué)的內(nèi)容如下，這個期間主要學(xué)習(xí)的內(nèi)容是常量、變量的應(yīng)用，運算符的了解和使用、流程控制的使用、函數(shù)的定義和使用，容器處理方法，字符串處理方法，日期時間處理方法等， 掌握Python編程語言基礎(chǔ)內(nèi)容、OOP基礎(chǔ)知識，學(xué)習(xí)后應(yīng)該能自己處理OOP問題。
根據(jù)個人的理解能力和時間安排，所需要的時間也是不同的一般都是5個月左右或者是更多。
如果是已經(jīng)有其他程序語言的基礎(chǔ)，那么所需要的時間也是會大大的減少的。
深入Python學(xué)習(xí)時間：
深入學(xué)習(xí)的時間一般都是更久了，所有的知識一般都是入門會簡單一點兒，之后想要繼續(xù)深入學(xué)習(xí)所消耗的時間和精力也是會增長的，例如接下來要學(xué)的爬蟲技術(shù)、人工智能方向都是需要時間進(jìn)行學(xué)習(xí)的，需要好好加油哦
朋友們好，我是電子及工控技術(shù)，我來回答這個問題。Python與C語言一樣，它是一種計算機(jī)語言。通過我對Python語言初步了解來看，它比C語言來說具有更簡潔、易讀性強(qiáng)、可擴(kuò)展性好的優(yōu)點。特別是近幾年以來，Python的使用者的數(shù)量越來越多，一度占據(jù)計算機(jī)編程語言的第三位。
Python語言是一種面向?qū)ο蟮哪_本語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，Python語言越來越多被用于各個領(lǐng)域之中，下面我舉幾個例子來說明一下它能做些什么。
1、人工智能技術(shù)及機(jī)器學(xué)習(xí)
Python語言在人工智技術(shù)方面具有獨特的作用，比如在機(jī)器學(xué)習(xí)方面、人工智能AI（Artificial Intelligence）人臉識別技術(shù)。比如現(xiàn)在很多小區(qū)只需要刷臉就可以開門了，不需要用鑰匙。那么這套刷臉開門系統(tǒng)所用的軟件編程語言就是用Python語言編寫的。
2、大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)采集及處理
Python語言可以用來采集和處理數(shù)據(jù)，從這里我們看出它在科學(xué)計算和數(shù)據(jù)統(tǒng)計等方面具有很大的優(yōu)勢，并且我們使用Python語言是一個開源的，可以在計算機(jī)上免費安裝使用。Python語言也會用到文件管理、桌面及界面設(shè)計開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)通信等各方面。
Python幾乎是近幾年最火的一門計算機(jī)語言。借著機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)的興起，Python的發(fā)展搭上了快車。
如今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最常用的兩大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以學(xué)會Python幾乎是所有做相關(guān)研究的人必備的技術(shù)。
Python相對于其他的語言優(yōu)勢很多，但是我想說的是它的“膠水”特性。
我們都知道，每一種語言都有其特長，比如C語言的迅速，Java的“一處編譯，多處運行”，R語言廣泛的統(tǒng)計學(xué)的包和Julia的計算快速。但是同時每一門語言都為這個特長犧牲了其他的性能。
Python可以作為膠水讓你使用各個語言的特長，我們能在Python中使用C、Java、R和Julia，并且現(xiàn)在都已經(jīng)有成熟的包讓我們方便地使用。這些都是Python大行其道的原因。
其實計算機(jī)語言中馬太效應(yīng)是很明顯的，也就是強(qiáng)者越強(qiáng)，弱者越弱。
在前幾年做深度學(xué)習(xí)研究的人還在用Matlab，是因為之前的很多模型都是用Matlab寫的，并且Matlab可以很方便地做矩陣運算。
但是隨著近幾年P(guān)ython的包越來越完善，加上Google和Facebook分別發(fā)力做出了兩個框架，Matlab終于壽終正寢，不再是人們研究的第一選擇。
其實Python在前幾年一直頂著一個“慢”的名頭，是因為它是個弱類型的語言，在運行的時候需要動態(tài)解釋。
這就相當(dāng)于在運行的時候需要做很多的判斷，速度自然就慢下去了。也就是近幾年通過很多的優(yōu)化，并且Python社區(qū)的發(fā)展，人們才慢慢地能夠忍受這種慢，前提還是很多底層代碼是用C來寫的。
到此，以上就是小編對于mongodb 查詢時間的問題就介紹到這了，希望這2點解答對大家有用。
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