大數(shù)據(jù)是一個(gè)較為抽象的概念,正如信息學(xué)領(lǐng)域大多數(shù)新興概念,大數(shù)據(jù)至今尚無(wú)確切、統(tǒng)一的定義。在維基百科中關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義為:大數(shù)據(jù)是指利用常用軟件工具來(lái)獲取、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時(shí)間超過(guò)可容忍時(shí)間的數(shù)據(jù)集。那么西安大數(shù)據(jù)云計(jì)算課程哪家專業(yè)？

達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)課程三大優(yōu)勢(shì)：

JavaEE深度開(kāi)發(fā)

達(dá)內(nèi)Java大數(shù)據(jù)課程不僅要讓學(xué)生掌握如何使用框架開(kāi)發(fā)系統(tǒng)，而且要深入框架內(nèi)部源代碼，這樣的做法為學(xué)生后續(xù)在企業(yè)通往架構(gòu)師的道路做了很好的鋪墊，學(xué)生可以更加自信的進(jìn)入企業(yè)工作。

互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)

達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)課程體系在互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)方面涉及比較全面，既有負(fù)載均衡Nginx，也有基于搜索Solr，緩存Redis等。當(dāng)學(xué)習(xí)完這些課程以后，已經(jīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)有一定實(shí)操和熟練。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)

注重底層的學(xué)習(xí)，在學(xué)習(xí)hadoop之前，要先掌握NIO,RPC,AVRO等內(nèi)容。同時(shí)還注重上層應(yīng)用。既有基于電信的zebra項(xiàng)目，也有基于電商的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目讓學(xué)生通過(guò)大數(shù)據(jù)階段的學(xué)習(xí)。

大數(shù)據(jù)有四個(gè)基本特征：

數(shù)據(jù)規(guī)模大( Volume) ,數(shù)據(jù)種類多( Variety) ,數(shù)據(jù)要求處理速度快( Velocity) ,數(shù)據(jù)價(jià)值密度低( Value),即所謂的四V特性。

這些特性使得大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)概念。大數(shù)據(jù)的概念與“海量數(shù)據(jù)”不同,后者只強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的量,而大數(shù)據(jù)不僅用來(lái)描述大量的數(shù)據(jù),還更進(jìn)一步指出數(shù)據(jù)的復(fù)雜形式、數(shù)據(jù)的時(shí)間特性以及對(duì)數(shù)據(jù)的分析、處理等專業(yè)化處理,較終獲得有價(jià)值信息的能力。

(一)數(shù)據(jù)量大

大數(shù)據(jù)聚合在一起的數(shù)據(jù)量是非常大的,根據(jù)IDC的定義至少要有超過(guò)100TB的可供分析的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量大是大數(shù)據(jù)的基本屬性。導(dǎo)致數(shù)據(jù)規(guī)模激增的原因有很多,首先是隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用,使用網(wǎng)絡(luò)的人、企業(yè)、機(jī)構(gòu)增多,數(shù)據(jù)獲取、分享變得相對(duì)容易,以前,只有少量的機(jī)構(gòu)可以通過(guò)調(diào)查、取樣的方法獲取數(shù)據(jù),同時(shí)發(fā)布數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)也很有限,人們難以短期內(nèi)獲取大量的數(shù)據(jù),而現(xiàn)在用戶可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)非常方便的獲取數(shù)據(jù),同時(shí)用戶在有意的分享和無(wú)意的點(diǎn)擊、瀏覽都可以的提供大量數(shù)據(jù);其次是隨著各種傳感器數(shù)據(jù)獲取能力的大幅提高,使得人們獲取的數(shù)據(jù)越來(lái)越接近原始事物本身,描述同一事物的數(shù)據(jù)量激增。

(二)數(shù)據(jù)類型多樣

數(shù)據(jù)類型繁多,復(fù)雜多變是大數(shù)據(jù)的重要特性。以往的數(shù)據(jù)盡管數(shù)量龐大,但通常是事先定義好的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是將事物向便于人類和計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)、處理、查詢的方向抽象的結(jié)果,結(jié)構(gòu)化在抽象的過(guò)程中,忽略一些在特定的應(yīng)用下可以不考慮的細(xì)節(jié),抽取了有用的信息。

(三)數(shù)據(jù)處理速度快

要求數(shù)據(jù)的處理,是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)海量數(shù)據(jù)處理的重要特性之一。隨著各種傳感器和互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)等信息獲取、傳播技術(shù)的飛速發(fā)展普及,數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、發(fā)布越來(lái)越容易,產(chǎn)生數(shù)據(jù)的途徑增多,個(gè)人甚至成為了數(shù)據(jù)產(chǎn)生的主體之一,數(shù)據(jù)呈爆炸的形式增長(zhǎng),新數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn),增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量要求數(shù)據(jù)處理的速度也要相應(yīng)的提升,才能使得大量的數(shù)據(jù)得到有效的利用,否則不斷激增的數(shù)據(jù)不但不能為解決問(wèn)題帶來(lái)優(yōu)勢(shì),反而成了解決問(wèn)題的負(fù)擔(dān)。