大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)什么樣的知識(shí)？

1、大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)，一般是指大數(shù)據(jù)采集與管理專(zhuān)業(yè)；

站在用戶(hù)的角度思考問(wèn)題，與客戶(hù)深入溝通，找到江蘇網(wǎng)站設(shè)計(jì)與江蘇網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個(gè)性化、用戶(hù)體驗(yàn)好的作品，建站類(lèi)型包括：成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設(shè)、外貿(mào)營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)站建設(shè)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、空間域名、虛擬空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋江蘇地區(qū)。

2、課程設(shè)置

大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)將從大數(shù)據(jù)應(yīng)用的三個(gè)主要層面（即數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析與挖掘）系統(tǒng)地幫助企業(yè)掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的各種典型問(wèn)題的解決辦法，包括實(shí)現(xiàn)和分析協(xié)同過(guò)濾算法、運(yùn)行和學(xué)習(xí)分類(lèi)算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準(zhǔn)測(cè)試、分布式Hbase集群的搭建和基準(zhǔn)測(cè)試、實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并實(shí)現(xiàn)一個(gè)的數(shù)據(jù)操作等等，實(shí)際提升企業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

3、核心技術(shù)

（1）大數(shù)據(jù)與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。詳細(xì)介紹分析分布式文件系統(tǒng)HDFS、集群文件系統(tǒng)ClusterFS和NoSQL Database技術(shù)的原理與應(yīng)用；分布式計(jì)算框架Mapreduce、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive。

（2）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。詳細(xì)介紹關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的原理，掌握典型企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建、管理、開(kāi)發(fā)及應(yīng)用。

（3）分布式數(shù)據(jù)處理。詳細(xì)介紹分析Map/Reduce計(jì)算模型和Hadoop Map/Reduce技術(shù)的原理與應(yīng)用。

（4）海量數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘。詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數(shù)據(jù)挖掘算法–聚類(lèi)算法；以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在行業(yè)中的具體應(yīng)用。

（5）物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)。詳細(xì)介紹物聯(lián)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用、遙感圖像的自動(dòng)解譯、時(shí)間序列數(shù)據(jù)的查詢(xún)、分析和挖掘。

（6）文件系統(tǒng)（HDFS）。詳細(xì)介紹HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)。

（7）NoSQL。詳細(xì)介紹NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的原理、架構(gòu)及典型應(yīng)用。

4、行業(yè)現(xiàn)狀

今天，越來(lái)越多的行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用持樂(lè)觀的態(tài)度，大數(shù)據(jù)或者相關(guān)數(shù)據(jù)分析解決方案的使用在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，比如百度、騰訊、淘寶、新浪等公司已經(jīng)成為標(biāo)準(zhǔn)。而像電信、金融、能源這些傳統(tǒng)行業(yè)，越來(lái)越多的用戶(hù)開(kāi)始嘗試或者考慮怎么樣使用大數(shù)據(jù)解決方案，來(lái)提升自己的業(yè)務(wù)水平。

在“大數(shù)據(jù)”背景之下，精通“大數(shù)據(jù)”的專(zhuān)業(yè)人才將成為企業(yè)最重要的業(yè)務(wù)角色，“大數(shù)據(jù)”從業(yè)人員薪酬持續(xù)增長(zhǎng)，人才缺口巨大。

對(duì)大數(shù)據(jù)分析有興趣的小伙伴們，不妨先從看看大數(shù)據(jù)分析書(shū)籍開(kāi)始入門(mén)！B站上有很多的大數(shù)據(jù)教學(xué)視頻，從基礎(chǔ)到高級(jí)的都有，還挺不錯(cuò)的，知識(shí)點(diǎn)講的很細(xì)致，還有完整版的學(xué)習(xí)路線圖。也可以自己去看看，下載學(xué)習(xí)試試。

大數(shù)據(jù)屬于什么專(zhuān)業(yè)？

大數(shù)據(jù)屬于大數(shù)據(jù)采集與管理專(zhuān)業(yè)。

大數(shù)據(jù)采集與管理專(zhuān)業(yè)是從大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析與挖掘等層面系統(tǒng)地幫助企業(yè)掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的各種典型問(wèn)題的解決辦法的專(zhuān)業(yè)。

“大數(shù)據(jù)”（Big Data）指一般的軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量數(shù)據(jù)。“大數(shù)據(jù)”之“大”，并不僅僅在于“容量之大”，更大的意義在于：通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的交換、整合和分析，發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，創(chuàng)造新的價(jià)值，帶來(lái)“大知識(shí)”、“大科技”、“大利潤(rùn)”和“大發(fā)展”。

“大數(shù)據(jù)”能幫助企業(yè)找到一個(gè)個(gè)難題的答案，給企業(yè)帶來(lái)前所未有的商業(yè)價(jià)值與機(jī)會(huì)。大數(shù)據(jù)同時(shí)也給企業(yè)的IT系統(tǒng)提出了巨大的挑戰(zhàn)。

通過(guò)不同行業(yè)的“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用狀況，我們能夠看到企業(yè)如何使用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，解決他們的難題，靈活、快速、高效地響應(yīng)瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)需求。

擴(kuò)展資料：

大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)：

（1）大數(shù)據(jù)與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。詳細(xì)介紹分析分布式文件系統(tǒng)HDFS、集群文件系統(tǒng)ClusterFS和NoSQL Database技術(shù)的原理與應(yīng)用；分布式計(jì)算框架Mapreduce、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive。

1、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)：詳細(xì)介紹關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的原理，掌握典型企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建、管理、開(kāi)發(fā)及應(yīng)用。

2、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)：詳細(xì)介紹關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的原理，掌握典型企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建、管理、開(kāi)發(fā)及應(yīng)用。

3、分布式數(shù)據(jù)處理：詳細(xì)介紹分析Map/Reduce計(jì)算模型和Hadoop Map/Reduce技術(shù)的原理與應(yīng)用。

4、海量數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘：詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數(shù)據(jù)挖掘算法–聚類(lèi)算法；以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在行業(yè)中的具體應(yīng)用。

5、物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)：詳細(xì)介紹物聯(lián)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用、遙感圖像的自動(dòng)解譯、時(shí)間序列數(shù)據(jù)的查詢(xún)、分析和挖掘。

6、文件系統(tǒng)（HDFS）：詳細(xì)介紹HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)。

7、NoSQL：詳細(xì)介紹NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的原理、架構(gòu)及典型應(yīng)用。

參考資料來(lái)源：百度百科-大數(shù)據(jù)采集與管理專(zhuān)業(yè)

NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)：何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)因其功能性、易于開(kāi)發(fā)性和可擴(kuò)展性而廣受認(rèn)可，它們?cè)絹?lái)越多地用于大數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí) Web 應(yīng)用程序，在本文中，我們通過(guò)示例討論 NoSQL、何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)具有靈活的模式，可用于構(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負(fù)載的現(xiàn)代應(yīng)用程序。

“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的，盡管自 1960 年代后期以來(lái)就已經(jīng)存在類(lèi)似的數(shù)據(jù)庫(kù)。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。

在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時(shí)間都會(huì)變慢。為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們可以通過(guò)升級(jí)現(xiàn)有硬件來(lái)“擴(kuò)大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴(kuò)展并且更具成本效益。

NoSQL 對(duì)于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對(duì)象（例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)包括：

隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對(duì)象來(lái)更好地捕獲這些信息。

傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言）語(yǔ)法來(lái)存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)包含廣泛的功能，可以存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。

有時(shí)，NoSQL 也被稱(chēng)為“ 不僅僅是 SQL ”，強(qiáng)調(diào)它可能支持類(lèi)似 SQL 的語(yǔ)言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個(gè)區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)使用 JOIN 子句來(lái)組合來(lái)自?xún)蓚€(gè)或多個(gè)表的行，因?yàn)?NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)本質(zhì)上不是表格的，所以這個(gè)功能并不總是可行或相關(guān)的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類(lèi)似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)傾向于以不同的方式解決類(lèi)似的問(wèn)題。

一般來(lái)說(shuō)，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：

許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴(kuò)展性，下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的一些企業(yè)用例。

內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過(guò)程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)可以通過(guò)其靈活和開(kāi)放的數(shù)據(jù)模型為存儲(chǔ)多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個(gè)月內(nèi)就構(gòu)建了一個(gè)基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng)，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數(shù)據(jù)是指太大而無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，實(shí)時(shí)存儲(chǔ)和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時(shí)使用流處理來(lái)攝取新數(shù)據(jù)，這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數(shù)據(jù)能夠在沒(méi)有性能問(wèn)題的情況下進(jìn)行擴(kuò)展，即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò)的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無(wú)需人工干預(yù)的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺(tái)設(shè)備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)為 IoT 服務(wù)提供商提供了可擴(kuò)展性和更靈活的架構(gòu)。

Freshub就是這樣的一項(xiàng)服務(wù)，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動(dòng)態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。

擁有數(shù)十億智能手機(jī)用戶(hù)，可擴(kuò)展性正成為在移動(dòng)設(shè)備上提供服務(wù)的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫(kù)每分鐘處理數(shù)百萬(wàn)個(gè)請(qǐng)求，同時(shí)還處理用戶(hù)數(shù)據(jù)并提供天氣更新。

大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)是個(gè)什么專(zhuān)業(yè)啊，干什么的

大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)全稱(chēng)“大數(shù)據(jù)采集與管理專(zhuān)業(yè)”。

大數(shù)據(jù)采集與管理專(zhuān)業(yè)是從大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析與挖掘等層面系統(tǒng)地幫助企業(yè)掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的各種典型問(wèn)題的解決辦法的專(zhuān)業(yè)。

1、行業(yè)現(xiàn)狀：現(xiàn)在越來(lái)越多的行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用持樂(lè)觀的態(tài)度，大數(shù)據(jù)或者相關(guān)數(shù)據(jù)分析解決方案的使用在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，比如百度、騰訊、淘寶、新浪等公司已經(jīng)成為標(biāo)準(zhǔn)。而像電信、金融、能源這些傳統(tǒng)行業(yè)，越來(lái)越多的用戶(hù)開(kāi)始嘗試或者考慮怎么樣使用大數(shù)據(jù)解決方案，來(lái)提升自己的業(yè)務(wù)水平。

2、課程設(shè)置：大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)將從大數(shù)據(jù)應(yīng)用的三個(gè)主要層面（即數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析與挖掘）系統(tǒng)地幫助企業(yè)掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的各種典型問(wèn)題的解決辦法，包括實(shí)現(xiàn)和分析協(xié)同過(guò)濾算法、運(yùn)行和學(xué)習(xí)分類(lèi)算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準(zhǔn)測(cè)試、分布式Hbase集群的搭建和基準(zhǔn)測(cè)試、實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并實(shí)現(xiàn)一個(gè)的數(shù)據(jù)操作等等，實(shí)際提升企業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

3、核心技術(shù)：

（1）大數(shù)據(jù)與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。詳細(xì)介紹分析分布式文件系統(tǒng)HDFS、集群文件系統(tǒng)ClusterFS和NoSQL Database技術(shù)的原理與應(yīng)用；分布式計(jì)算框架Mapreduce、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive。

（2）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。詳細(xì)介紹關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的原理，掌握典型企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建、管理、開(kāi)發(fā)及應(yīng)用。

（3）分布式數(shù)據(jù)處理。詳細(xì)介紹分析Map/Reduce計(jì)算模型和Hadoop Map/Reduce技術(shù)的原理與應(yīng)用。

（4）海量數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘。詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數(shù)據(jù)挖掘算法–聚類(lèi)算法；以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在行業(yè)中的具體應(yīng)用。

（5）物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)。詳細(xì)介紹物聯(lián)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用、遙感圖像的自動(dòng)解譯、時(shí)間序列數(shù)據(jù)的查詢(xún)、分析和挖掘。

（6）文件系統(tǒng)（HDFS）。詳細(xì)介紹HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)。

（7）NoSQL。詳細(xì)介紹NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的原理、架構(gòu)及典型應(yīng)用。

標(biāo)題名稱(chēng)：物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)和nosql,物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
本文網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article26/dsiddcg.html

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