随着互联网技术的不断发展，今天的时代也被称为大数据时代。Da 数据的学习大致可以分为三个阶段:阶段一，主要学习Da 数据基础，主要是Java基础和Linux基础。Da 数据的主要编程语言是Java，主要的开发和操作都是在Linux环境下完成的，所以这两个基础是必须的。Java基础主要在JavaSE，数据 library，需要额外注意，而Linux，有了基本的系统命令，可以慢慢上手，一用就越来越熟练。
大型数据技术体系复杂，基础技术涵盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL 数据库、多模态计算(批处理、在线处理、实时流处理、内存处理)、多模态计算(图像、文本、视频、音频。但从企业应用的角度来看，很多应用主要是基于开源框架开发的，所以是主流大型数据技术框架的学习，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等框架及其生态系统。
5、大 数据服务 平台是什么?有什么用?当今社会每时每刻都在生产数据在我们身边都有大量的数据比如企业内部的商业交易信息，互联网世界的商品物流信息，互联网世界的人与人的交互信息，位置信息。而Da数据Service平台是一个集数据 access、数据 processing、数据 storage、查询检索、分析挖掘等应用接口。然后提供数据 resources和数据 capabilities等在线服务，驱动业务发展。亚马逊、甲骨文、IBM、微软等外企...华为等国内公司和业务总监都是这项服务的实践者。
6、如何搭建大 数据分析 平台?我是技术员数据而且我可以和题主分享一些经验:其实题主需要明确以下几个问题，问题的答案其实是有的:1。我想从个人学习成长的角度来构建平台自学？还是现在的公司需要big 数据 technology进行分析？从个人学习成长的角度，建议根据Hadoop或者Spark的官网教程直接安装，建议看官网(英文)。在“Big-2”这个技术领域，掌握英语是非常重要的，因为它涉及到组件选型、未来的安装、部署和运维，所有的任务操作信息和错误信息都是英文的，包括遇到问题的回答，所以还是非常重要的。
要解决什么业务问题？需要什么样的分析？数据数量是多少？是否需要实时分析？对BI报告有需求吗？下面是一个典型的场景:公司用Oracle或者MySQL搭建了业务数据库，有简单的数据分析，也可能是购买了BI系统，业务系统数据库直接支持，现在用-
7、大 数据 平台是什么?什么时候需要大 数据 平台?如何建立大 数据 平台?首先要了解Java语言和Linux操作系统，这是学习Da 数据的基础，学习顺序不分先后。Java:只要懂一些基础，不需要很深的Java技术就可以大数据。学习javaSE相当于学习big 数据。Linux:因为相关的软件都运行在Linux上，所以你要把Linux学得更扎实。学好Linux对你快速掌握相关技术会有很大的帮助。可以让你更好的了解hadoop、hive、hbase、spark等大型数据软件的运行环境和网络环境配置，可以少踩很多坑，学习shell理解脚本，更容易理解和配置大型数据集群。
8、大 数据对于 数据中心 基础设施有何意义big数据-2/Center基础设施今天，我们可以从各种来源收集和存储数据例如在线交易、社交媒体活动、移动设备和自动化。软件的发展总是为新硬件的改进铺平道路。在这种情况下,数据的大量计算和存储需求无疑在推动存储硬件、网络基础设施的发展以及不断增加的新的计算需求处理方式。对于数据的分析，最重要的基础设施是存储设备。
随着数据的快速增长，企业的存储设备也必须具有高度的可扩展性和灵活性，以保证整个系统不会被打乱，然后再增加存储。Large 数据转换成大量的meta 数据，传统的文件系统无法支持，为了降低可伸缩性，面向对象的文件系统应该是灵活的。对延迟数据的分析涉及对社交媒体和交易数据的跟踪，这需要使用实时战术决策，所以大数据存储不能延迟或过期数据。
