如何学习大数据技术

学习大数据技术，首先要明确大数据的概念。

大数据的概念做者认为有以下几点：

1.数据的来源多样性。例如关系数据库+文本+excel等

2.数据量大。TB级别的数据。

3.业务应用领域。实时性高与实时性不高的应用。

学习大数据应该就是要解决上述三个技术问题。

针对第一个问题，就是ETL技术-数据的抽取，清洗，加载。传统数据抽取、清洗、加载是没法作到的。例如一个1TB的数据，须要抽取一些客户的基本信息。上万的文件，多种数据库，每一个数据库有不少节点等，这些问题如何解决。第二是时间问题，若是这个ETL过长须要半个月时间，那么就没有意义的。

针对第二个问题，数据如何存储，如何查询。TB级的数据如何存储，如何查询，面对亿级别的数据集合，如何提高查询速度。

针对第三个问题，实时分析系统和非实时分析系统。实时分析系统咱们如何解决在海量的数据中，及时根据数据分析模型，得出分析报告。非实时系统咱们技术要求可能会低些。

围绕解决上述问题为中心，进行探讨学习之路-称为大数据学习之路

以上及供参考，欢迎评论交流探讨。