學大數據的基礎是什么

學大數據的基礎是什么？隨著社會的發展，移動互聯技術不斷的更新，“大數據”時代的到來已經是即將到來，再加上兩會的“大數據”的提議，大數據時代將是今后幾年發展的重點。那么我們如何把握大數據時代呢?以下是小編為你整理的學大數據的基礎是什么

首先是技術人員，要把握大數據時代的到來，數據庫技術和正則表達式等專業技術已經炙手可熱，學習這些技術將來一定能夠在大數據時代占領一席之地，然后就是要關注各大知名網站的接口發布，要充分利用各種資源，把數據做到“大”。

然后就是政府部門，要能夠統籌協調，充分調動大型網站的技術優勢，對數據進行統一的整合，確保大數據時代 數據的安全性。由于技術不斷更新，技術漏洞的存在視乎不可避免，但是如果有著優秀的團隊及時的發現這些漏洞，并且補充漏洞，相信數據安全性將不是問題。

對于大型網站，要做好數據的分離工作，隨著網站的開放程度越來越大，網站必然存在一些問題，要做到內部數據的分離，最好做到局域網內操作內部數據。

對于制造業、服務業，要及時通過大數據的分析，獲取市場的第一手資料，確保自己的資源能夠得到合理的分配。

對于創業者，更是一次機遇，但是要根據總體趨勢去選擇自己的行業，不要為眼前的小利迷惑，大膽的做到創新發展的這一歷史規則。

對于我們打工的人，也可以通過大數據確定自己的日常生活行程。比如出行時根據道路的擁堵情況，確定自己的出行路線，購買商品時的數據統計來確定自己購買的商品。

大數據處理

大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，并且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。

采集

大數據的采集是指利用多個數據庫來接收發自客戶端的數據，并且用戶可以通過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型數據庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數據庫也常用于數據的采集。

在大數據的采集過程中，其主要特點和挑戰是并發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們并發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數據庫才能支撐。并且如何在這些數據庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

統計/分析

統計與分析主要利用分布式數據庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的占用。