大数据实时计算（大专生转行学习Java大数据）

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1、大专生转行学习Java大数据？

，谢谢你的邀请。

我 我从事大数据及相关行业，身边很多人都是科班出身。他们的学历包括大专、本科和硕士。;s学位，甚至我 几年前我遇到一个中专学历的人！说说我的想法，仅供参考。

首先，大数据这几年特别火爆，也带来了大量的工作。大数据的价值越来越明显，尤其是人工智能的发展和即将到来的5G，都离不开大数据的基础！所以选择学习大数据，对以后的发展还是挺好的。但同时也要明确一些问题！

一、确定方向:大数据是个大概念。你必须知道他有哪些部分，你要为你以后的就业选择哪个方向。一般来说，大数据可以分为三个方向:大数据开发、大数据分析和数据可视化。大数据开发就是我们通常所说的hadoop、spark等一系列生态圈。要学习这个，首先要学习JAVA。还有数据分析。你不 不需要学JAVA，但是要学另一门语言Python或者R，还需要会Excel和BI工具。最后是数据可视化，这是基于前端的，所以学习一些前端的知识，然后用echart，hchart等。实现可视化界面！所以我们要区分。

第二，不管是培训还是自学，培训花费很大，但是有学习的环境和氛围，有指导。如果没有基础，建议培训。如果自学需要很强的自制力，很容易半途而废！对自己来说，学历有限。如果你的专业知识不够好，就很难就业！

第三，近几年互联网行业就业不乐观，各大公司都在裁员，所以在另找工作的过程中可能会有挫折。但是，如果你学得好，很多公司都愿意用！一般来说，it 大学生学大数据没问题。

最后建议工作后读个本科，无论是工作还是未来发展都是不错的选择。如果有什么不同的想法，欢迎回复评论，一起讨论。

1-@ .com1:数据量大(体量)

非结构化数据的超大规模增长导致数据集不断膨胀。数据单位从GB到TB再到PB，甚至开始用

3、请阐述数据实时计算的基本处理流程？

第一步:收集大数据是指使用多个数据库接收来自客户端(Web、App或传感器表单等)的数据。)，用户可以通过这些数据库进行简单的查询和处理。在收集大数据的过程中，其主要特点和挑战是高并发数。因为可能有成千上万的用户同时访问和操作，所以需要在采集端部署大量的数据库来支持。

步骤2:导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是要想有效的分析这些海量数据，就要把这些数据从前端导入到一个集中式的大型分布式数据库或者分布式存储集群中，我们可以在导入的基础上做一些简单的清理和预处理工作。

导入预处理过程的特点和挑战主要是导入数据量大，每秒的导入量往往达到数百兆甚至千兆。

第三步:统计/分析

统计分析主要是利用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行分析和分类，以满足大多数常见的分析需求。

这部分统计分析的主要特点和挑战是分析涉及大量数据，会占用大量系统资源，尤其是I/O。

第四步:挖掘。

一般来说，数据挖掘不会。;t没有任何预设的主题，主要是对已有数据进行基于各种算法的计算，以达到预测的效果，从而实现一些高层次的数据分析需求。

这个过程的特点和挑战是，用于挖掘的算法非常复杂，计算中涉及的数据量和计算量非常大。常见的数据挖掘算法主要是单线程。

3-@ .com10086大数据，又称 "移动大数据 "，是附着在大量用户身上的大数据，包括的上网行为数据、通话行为数据、通信行为数据、基础特征分析、消费行为分析、地理位置、终端信息、兴趣爱好、生活行为轨迹等数据的存储和分析。

"移动大数据 "不仅能实时抓取精准数据，还能构建完整的用户画像，用行业标签标注精准用户数据。比如实时抓取的精准数据，还会进行诸如:地域、性别、年龄、终端信息、网站访问量、400/固话通话时长等维度的筛选。比如用户近期经常访问装修相关的网站，或者使用下载装修。相关app，拨打接听与装修相关的400/固话进行咨询，会被贴上装修行业的精准标签，其他行业也是如此。

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