學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要哪些基本知識(shí)？

1、思維模式轉(zhuǎn)變的催化劑是大量新技術(shù)的誕生，它們能夠處理大數(shù)據(jù)分析所帶來(lái)的3個(gè)V的挑戰(zhàn)。扎根于開(kāi)源社區(qū)，Hadoop已經(jīng)是目前大數(shù)據(jù)平臺(tái)中應(yīng)用率最高的技術(shù)，特別是針對(duì)諸如文本、社交媒體訂閱以及視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

西工ssl適用于網(wǎng)站、小程序/APP、API接口等需要進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)用場(chǎng)景，ssl證書(shū)未來(lái)市場(chǎng)廣闊！成為成都創(chuàng)新互聯(lián)的ssl證書(shū)銷(xiāo)售渠道，可以享受市場(chǎng)價(jià)格4-6折優(yōu)惠！如果有意向歡迎電話(huà)聯(lián)系或者加微信：028-86922220（備注：SSL證書(shū)合作）期待與您的合作！

2、除分布式文件系統(tǒng)之外，伴隨Hadoop一同出現(xiàn)的還有進(jìn)行大數(shù)據(jù)集處理MapReduce架構(gòu)。根據(jù)權(quán)威報(bào)告顯示，許多企業(yè)都開(kāi)始使用或者評(píng)估Hadoop技術(shù)來(lái)作為其大數(shù)據(jù)平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)。

3、我們生活的時(shí)代，相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)中還在出現(xiàn)一些新的技術(shù)，而且在未來(lái)幾年，它們會(huì)發(fā)揮作用。事實(shí)上，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在一個(gè)廣義上派系基礎(chǔ)上，其本身就包含了幾種技術(shù)。

4、總體而言，他們關(guān)注關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)引擎的限制，如索引、流媒體和高訪(fǎng)問(wèn)量的網(wǎng)站服務(wù)。在這些領(lǐng)域，相較關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)引擎，NoSQL的效率明顯更高。

5、在Gartner公司評(píng)選的2012年十大戰(zhàn)略技術(shù)中，內(nèi)存分析在個(gè)人消費(fèi)電子設(shè)備以及其他嵌入式設(shè)備中的應(yīng)用將會(huì)得到快速的發(fā)展。隨著越來(lái)越多的價(jià)格低廉的內(nèi)存用到數(shù)據(jù)中心中，如何利用這一優(yōu)勢(shì)對(duì)軟件進(jìn)行最大限度的優(yōu)化成為關(guān)鍵的問(wèn)題。

6、內(nèi)存分析以其實(shí)時(shí)、高性能的特性，成為大數(shù)據(jù)分析時(shí)代下的“新寵兒”。如何讓大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為最佳的洞察力，也許內(nèi)存分析就是答案。大數(shù)據(jù)背景下，用戶(hù)以及IT提供商應(yīng)該將其視為長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的技術(shù)趨勢(shì)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是否意味著缺乏安全性？

NoSQL薄弱的安全性會(huì)給企業(yè)帶來(lái)負(fù)面影響 。Imperva公司創(chuàng)始人兼CTO Amichai Shulman如是說(shuō)。在新的一年中，無(wú)疑會(huì)有更多企業(yè)開(kāi)始或籌劃部署NoSQL。方案落實(shí)后就會(huì)逐漸發(fā)現(xiàn)種種安全問(wèn)題，因此早做準(zhǔn)備才是正確的選擇。 作為傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的替代方案，NoSQL在查詢(xún)中并不使用SQL語(yǔ)言，而且允許用戶(hù)隨時(shí)變更數(shù)據(jù)屬性。此類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)以擴(kuò)展性良好著稱(chēng)，并能夠在需要大量應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫(kù)本身進(jìn)行實(shí)時(shí)交互的交易處理任務(wù)中發(fā)揮性能優(yōu)勢(shì)，Couchbase創(chuàng)始人兼產(chǎn)品部門(mén)高級(jí)副總裁James Phillips解釋稱(chēng)：NoSQL以交易業(yè)務(wù)為核心。它更注重實(shí)時(shí)處理能力并且擅長(zhǎng)直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，大幅度促進(jìn)了交互型軟件系統(tǒng)的發(fā)展。Phillips指出。其中最大的優(yōu)勢(shì)之一是能夠隨時(shí)改變(在屬性方面)，由于結(jié)構(gòu)性的弱化，修改過(guò)程非常便捷。 NoSQL最大優(yōu)勢(shì)影響其安全性 NoSQL的關(guān)鍵性特色之一是其動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)模型，Shulman解釋道。我可以在其運(yùn)作過(guò)程中加入新的屬性記錄。因此與這種結(jié)構(gòu)相匹配的安全模型必須具備一定的前瞻性規(guī)劃。也就是說(shuō)，它必須能夠了解數(shù)據(jù)庫(kù)引入的新屬性將引發(fā)哪些改變，以及新加入的屬性擁有哪些權(quán)限。然而這個(gè)層面上的安全概念目前尚不存在，根本沒(méi)有這樣的解決方案。 根據(jù)Phillips的說(shuō)法，某些NoSQL開(kāi)發(fā)商已經(jīng)開(kāi)始著手研發(fā)安全機(jī)制，至少在嘗試保護(hù)數(shù)據(jù)的完整性。在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域，如果我們的數(shù)據(jù)組成不正確，那么它將無(wú)法與結(jié)構(gòu)并行運(yùn)作，換言之?dāng)?shù)據(jù)插入操作整體將宣告失敗。目前各種驗(yàn)證規(guī)則與完整性檢查已經(jīng)比較完善，而事實(shí)證明這些驗(yàn)證機(jī)制都能在NoSQL中發(fā)揮作用。我們與其他人所推出的解決方案類(lèi)似，都會(huì)在插入一條新記錄或是文檔型規(guī)則時(shí)觸發(fā)，并在執(zhí)行過(guò)程中確保插入數(shù)據(jù)的正確性。 Shulman預(yù)計(jì)新用戶(hù)很快將在配置方面捅出大婁子，這并非因?yàn)镮T工作人員的玩忽職守，實(shí)際上主要原因是NoSQL作為一項(xiàng)新技術(shù)導(dǎo)致大多數(shù)人對(duì)其缺乏足夠的知識(shí)基礎(chǔ)。Application Security研發(fā)部門(mén)TeamSHATTER的經(jīng)理Alex Rothacker對(duì)上述觀(guān)點(diǎn)表示贊同。他指出，培訓(xùn)的一大問(wèn)題在于，大多數(shù)NoSQL的從業(yè)者往往屬于新生代IT人士，他們對(duì)于技術(shù)了解較多，但往往缺乏足夠的安全管理經(jīng)驗(yàn)。 如果他們從傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)入手，那么由于強(qiáng)制性安全機(jī)制的完備，他們可以在使用中學(xué)習(xí)。但NoSQL，只有行家才能通過(guò)觀(guān)察得出正確結(jié)論，并在大量研究工作后找到一套完備的安全解決方案。因此可能有90%的從業(yè)者由于知識(shí)儲(chǔ)備、安全經(jīng)驗(yàn)或是工作時(shí)間的局限而無(wú)法做到這一點(diǎn)。 NoSQL需在安全性方面進(jìn)行優(yōu)化 盡管Phillips認(rèn)同新技術(shù)與舊經(jīng)驗(yàn)之間存在差異，但企業(yè)在推廣NoSQL時(shí)加大對(duì)安全性的關(guān)注會(huì)起到很大程度的積極作用。他認(rèn)為此類(lèi)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制與傳統(tǒng)關(guān)系類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)相比，其中包含著的敏感類(lèi)信息更少，而且與企業(yè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部其它應(yīng)用程序的接觸機(jī)會(huì)也小得多。 他們并不把這項(xiàng)新技術(shù)完全當(dāng)成數(shù)據(jù)庫(kù)使用，正如我們?cè)谑占泶罅縼?lái)自其它應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)類(lèi)數(shù)據(jù)時(shí)，往往也會(huì)考慮將其作為企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制一樣，他補(bǔ)充道。當(dāng)然，如果我打算研發(fā)一套具備某種特定功能的社交網(wǎng)絡(luò)、社交游戲或是某種特殊web應(yīng)用程序，也很可能會(huì)將其部署于防火墻之下。這樣一來(lái)它不僅與應(yīng)用程序緊密結(jié)合，也不會(huì)被企業(yè)中的其它部門(mén)所觸及。 但Rothacker同時(shí)表示，這種過(guò)度依賴(lài)周邊安全機(jī)制的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)也存在著極其危險(xiǎn)的漏洞。一旦系統(tǒng)完全依附于周邊安全模型，那么驗(yàn)證機(jī)制就必須相對(duì)薄弱，而且缺乏多用戶(hù)管理及數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)方面的安全保護(hù)。只要擁有高權(quán)限賬戶(hù)，我們幾乎能訪(fǎng)問(wèn)存儲(chǔ)機(jī)制中的一切數(shù)據(jù)。舉例來(lái)說(shuō)，Brian Sullivan就在去年的黑帽大會(huì)上演示了如何在完全不清楚數(shù)據(jù)具體內(nèi)容的情況下，將其信息羅列出來(lái)甚至導(dǎo)出。 而根據(jù)nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的觀(guān)點(diǎn)，即使是與有限的應(yīng)用程序相關(guān)聯(lián)，NoSQL也很有可能被暴露在互聯(lián)網(wǎng)上。在缺少?lài)?yán)密網(wǎng)絡(luò)劃分的情況下，它可能成為攻擊者窺探存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)。因?yàn)镹oSQL在設(shè)計(jì)上主要用于互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的部署，所以它很可能被直接連接到互聯(lián)網(wǎng)中，進(jìn)而面臨大量攻擊行為。 其中發(fā)生機(jī)率最高的攻擊行為就是注入式攻擊，這也是一直以來(lái)肆虐于關(guān)系類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的頭號(hào)公敵。盡管NoSQL沒(méi)有將SQL作為查詢(xún)語(yǔ)言，也并不代表它能夠免受注入式攻擊的威脅。雖然不少人宣稱(chēng)SQL注入在NoSQL這邊不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻擊者需要做的只是改變自己注入內(nèi)容的語(yǔ)法形式，Rothacker解釋稱(chēng)。也就是說(shuō)雖然SQL注入不會(huì)出現(xiàn)，但JavaScript注入或者JSON注入同樣能威脅安全。 此外，攻擊者在籌劃對(duì)這類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)展開(kāi)侵襲時(shí)，也很可能進(jìn)一步優(yōu)化自己的工具。不成熟的安全技術(shù)往往帶來(lái)這樣的窘境：需要花費(fèi)大量時(shí)間學(xué)習(xí)如何保障其安全，但幾乎每個(gè)IT人士都能迅速掌握攻擊活動(dòng)的組織方法。因此我認(rèn)為攻擊者將會(huì)始終走在安全部署的前面，Shulman說(shuō)道。遺憾的是搞破壞總比防范工作更容易，而我們已經(jīng)看到不少NoSQL技術(shù)方面的公開(kāi)漏洞，尤其是目前引起熱議的、以JSON注入為載體的攻擊方式。 NoSQL安全性并非其阻礙 然而，這一切都不應(yīng)該成為企業(yè)使用NoSQL的阻礙，他總結(jié)道。我認(rèn)為歸根結(jié)底，這應(yīng)該算是企業(yè)的一種商業(yè)決策。只要這種選擇能夠帶來(lái)吸引力巨大的商業(yè)機(jī)遇，就要承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn)，Shulman解釋道。但應(yīng)該采取一定措施以盡量弱化這種風(fēng)險(xiǎn)。 舉例來(lái)說(shuō)，鑒于數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)外部安全機(jī)制的依賴(lài)性，Rothacker建議企業(yè)積極考慮引入加密方案。他警告稱(chēng)，企業(yè)必須對(duì)與NoSQL相對(duì)接的應(yīng)用程序代碼仔細(xì)檢查。換言之，企業(yè)必須嚴(yán)格挑選負(fù)責(zé)此類(lèi)項(xiàng)目部署的人選，確保將最好的人才用于這方面事務(wù)，Shulman表示。當(dāng)大家以NoSQL為基礎(chǔ)編寫(xiě)應(yīng)用程序時(shí)，必須啟用有經(jīng)驗(yàn)的編程人員，因?yàn)榭蛻?hù)端軟件是抵擋安全問(wèn)題的第一道屏障。切實(shí)為額外緩沖區(qū)的部署留出時(shí)間與預(yù)算，這能夠讓員工有閑暇反思自己的工作內(nèi)容并盡量多顧及安全考量多想一點(diǎn)就是進(jìn)步。綜上所述，這可能與部署傳統(tǒng)的關(guān)系類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)也沒(méi)什么不同。 具有諷刺意味的是，近年來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序在安全性方面的提升基本都跟數(shù)據(jù)庫(kù)本身沒(méi)什么關(guān)系，nCircle公司安全研究及開(kāi)發(fā)部門(mén)總監(jiān)Oliver Lavery如是說(shuō)。

大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識(shí)呢？

前言，學(xué)大數(shù)據(jù)要先換電腦：

保證電腦4核8G內(nèi)存64位操作系統(tǒng)，盡量有ssd做系統(tǒng)盤(pán)，否則卡到你喪失信心。硬盤(pán)越大越好。

1，語(yǔ)言要求

java剛?cè)腴T(mén)的時(shí)候要求javase。

scala是學(xué)習(xí)spark要用的基本使用即可。

后期深入要求：

java NIO，netty，多線(xiàn)程，ClassLoader，jvm底層及調(diào)優(yōu)等，rpc。

2，操作系統(tǒng)要求

linux 基本的shell腳本的使用。

crontab的使用，最多。

cpu，內(nèi)存，網(wǎng)絡(luò)，磁盤(pán)等瓶頸分析及狀態(tài)查看的工具。

scp，ssh，hosts的配置使用。

telnet，ping等網(wǎng)絡(luò)排查命令的使用

3，sql基本使用

sql是基礎(chǔ)，hive，sparksql等都需要用到，況且大部分企業(yè)也還是以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為中心，少不了sql。

sql統(tǒng)計(jì)，排序，join，group等，然后就是sql語(yǔ)句調(diào)優(yōu)，表設(shè)計(jì)等。

4，大數(shù)據(jù)基本了解

Zookeeper，hadoop，hbase，hive，sqoop，flume，kafka，spark，storm等這些框架的作用及基本環(huán)境的搭建，要熟練，要會(huì)運(yùn)維，瓶頸分析。

5，mapreduce及相關(guān)框架hive，sqoop

深入了解mapreduce的核心思想。尤其是shuffle，join，文件輸入格式，map數(shù)目，reduce數(shù)目，調(diào)優(yōu)等。

6，hive和hbase等倉(cāng)庫(kù)

hive和hbase基本是大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的標(biāo)配。要回用，懂調(diào)優(yōu)，故障排查。

hbase看浪尖hbase系列文章。hive后期更新。

7，消息隊(duì)列的使用

kafka基本概念，使用，瓶頸分析。看浪尖kafka系列文章。

8，實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)

storm和spark Streaming

9，spark core和sparksql

spark用于離線(xiàn)分析的兩個(gè)重要功能。

10，最終方向決策

a),運(yùn)維。（精通整套系統(tǒng)及故障排查，會(huì)寫(xiě)運(yùn)維腳本啥的。）

b),數(shù)據(jù)分析。（算法精通）

c),平臺(tái)開(kāi)發(fā)。（源碼精通）

自學(xué)還是培訓(xùn)？

無(wú)基礎(chǔ)的同學(xué)，培訓(xùn)之前先搞到視頻通學(xué)一遍，防止盲目培訓(xùn)跟不上講師節(jié)奏，浪費(fèi)時(shí)間，精力，金錢(qián)。

有基礎(chǔ)的盡量搞點(diǎn)視頻學(xué)基礎(chǔ)，然后跟群里大牛交流，前提是人家愿意，

想辦法跟大牛做朋友才是王道。

大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識(shí)？

大數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該要學(xué)的知識(shí)有，統(tǒng)計(jì)概率理論基礎(chǔ)，軟件操作結(jié)合分析模型進(jìn)行實(shí)際運(yùn)用，數(shù)據(jù)挖掘或者數(shù)據(jù)分析方向性選擇，數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)應(yīng)用。

1、統(tǒng)計(jì)概率理論基礎(chǔ)

這是重中之重，千里之臺(tái)，起于壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統(tǒng)計(jì)思維，統(tǒng)計(jì)方法，這里首先是市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)的獲取與整理，然后是最簡(jiǎn)單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級(jí)的相關(guān)，回歸等多元統(tǒng)計(jì)分析，掌握了這些原理，才能進(jìn)行下一步。

2、軟件操作結(jié)合分析模型進(jìn)行實(shí)際運(yùn)用

關(guān)于數(shù)據(jù)分析主流軟件有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學(xué)會(huì)怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數(shù)據(jù)的清洗開(kāi)始一步步進(jìn)行處理，分析，最后輸出結(jié)果，檢驗(yàn)及解讀數(shù)據(jù)。

3、數(shù)據(jù)挖掘或者數(shù)據(jù)分析方向性選擇

其實(shí)數(shù)據(jù)分析也包含數(shù)據(jù)挖掘，但在工作中做到后面會(huì)細(xì)分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區(qū)別，關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘也涉及到許多模型算法，如：關(guān)聯(lián)法則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、遺傳算法、可視技術(shù)等。

4、數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)應(yīng)用

這一步也是最難學(xué)習(xí)的一步，行業(yè)有別，業(yè)務(wù)不同，業(yè)務(wù)的不同所運(yùn)用的分析方法亦有區(qū)分，實(shí)際工作是解決業(yè)務(wù)問(wèn)題，因此對(duì)業(yè)務(wù)的洞察能力非常重要。擴(kuò)展資料

分析工作內(nèi)容

1、搜索引擎分析師(Search Engine Optimization Strategy Analyst，簡(jiǎn)稱(chēng)SEO分析師)是一項(xiàng)新興信息技術(shù)職業(yè)，主要關(guān)注搜索引擎動(dòng)態(tài)，修建網(wǎng)站，拓展網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)渠道，網(wǎng)站內(nèi)部?jī)?yōu)化，流量數(shù)據(jù)分析，策劃外鏈執(zhí)行方案，負(fù)責(zé)競(jìng)價(jià)推廣。

2、SEO分析師需要精通商業(yè)搜索引擎相關(guān)知識(shí)與市場(chǎng)運(yùn)作。通過(guò)編程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立網(wǎng)站進(jìn)行各種以用戶(hù)體驗(yàn)為主同時(shí)帶給公司盈利但可能失敗的項(xiàng)目嘗試。

標(biāo)題名稱(chēng)：nosql基礎(chǔ)知識(shí),nosql的理論基礎(chǔ)
當(dāng)前URL：http://chinadenli.net/article18/dsdgsdp.html

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