lw/大数据思维导图

大数据专业主要学习什么语言？

分享大数据学习路线：

第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC。

主要学习一些Java语言的概念，如字符、bai流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。

第二阶段为分布式理论简介

主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partition。

tolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。

第三阶段为数据存储与计算（离线场景）

主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。

第四部分为数仓建设

主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车（5T）架构技术解析、多维数据模型处理kylin（3.5T）部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等；

第五阶段为分布式计算引擎

主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。

第六阶段为数据存储与计算（实时场景）

主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。

第七阶段为数据搜索

主要讲解elasticsearch，包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。

第八阶段为数据治理

主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。

第九阶段为BI系统

主要讲解Superset、Graphna两大技术，包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。

第十阶段为数据挖掘

主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

破除老年人智能鸿沟国家方案思维导图出炉，主要包括了什么内容？

大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。但是，大数据需要学习什么？1 思维导图下面的是我之前整理的一张思维导图，内容分成几大块，包括了分布式计算与查询，分布式调度与管理，持久化存储，大数据常用的编程语言等等内容，每个大类下有很多的开源工具。2大数据需要的语言Javajava可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的（当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天）。一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。Scalascala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道（后面我会有文章多维度介绍它们），它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。Python和Shellshell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。3分布式计算什么是分布式计算？分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。举个栗子，就像是组长把一个大项目拆分，让组员每个人开发一部分，最后将所有人代码merge，大项目完成。听起来好像很简单，但是真正参与过大项目开发的人一定知道中间涉及的内容可不少。分布式计算目前流行的工具有：离线工具Spark，MapReduce等实时工具Spark Streaming，Storm，Flink等这几个东西的区别和各自的应用场景我们之后再聊。4分布式存储传统的网络存储系统采用的是集中的存储服务器存放所有数据，单台存储服务器的io能力是有限的，这成为了系统性能的瓶颈，同时服务器的可靠性和安全性也不能满足需求，尤其是大规模的存储应用。分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。采用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。上图是hdfs的存储架构图，hdfs作为分布式文件系统，兼备了可靠性和扩展性，数据存储3份在不同机器上（两份存在同一机架，一份存在其他机架）保证数据不丢失。由NameNode统一管理元数据，可以任意扩展集群。主流的分布式数据库有很多hbase，mongoDB，GreenPlum，redis等等等等，没有孰好孰坏之分，只有合不合适，每个数据库的应用场景都不同，其实直接比较是没有意义的，后续我也会有文章一个个讲解它们的应用场景原理架构等。5分布式调度与管理现在人们好像都很热衷于谈"去中心化"，也许是区块链带起的这个潮流。但是"中心化"在大数据领域还是很重要的，至少目前来说是的。分布式的集群管理需要有个组件去分配调度资源给各个节点，这个东西叫yarn;需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper；需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。当然这些“东西”并不是唯一的，其实都是有很多替代品的，本文只举了几个比较常用的例子。

小学一年级的思维导图怎样画？

破除老年人智能鸿沟国家方案思维导图出炉，主要包括现金管理、支付服务、普惠金融来采取的措施，切实破除老年人只能鸿沟的问题，可以说这张思维导图全面详细展现了有效的解决方法。

随着我国互联网、大数据、人工智能等信息技术的快速发展，智能化服务深刻改变了我们的生活方式，但不少老年人不会上网、不会使用智能手机，在出行、就医、消费等日常生活中遇到了一些“难题”。国务院办公厅日前印发了 《关于切实解决老年人运用智能技术困难的实施方案》 ，国家出手，看看这些“难题”如何解决。

导图分别从从现金管理、支付服务、普惠金融来采取措施，提升老年人日常金融服务的可得性和满意度，如支付方面，对利用不正当竞争手段造成商家拒收银行卡等歧视性支付行为、给老年人消费带来不便的市场机构，人民银行将开展查实处置工作，督促其落实整改。

在现金管理方面，针对现在出现的歧视、排斥使用现金等情况，在国务院统一部署下，央行将全面开展拒收现金集中整治和长效机制建设工作。一是会同相关部委、地方政府、银行业金融机构、基层社区，共同引导规范水电煤气、公用事业缴费领域，还有零售、餐饮、商场、公园等高频服务场所的现金使用行为。二是强化日常监管。通过暗访、巡察等方式开展摸底调查，建立违法主体名录库，进行重点跟踪，对涉及公共服务、民生及公众关注度比较高、影响范围比较大的一些拒收现金主体，将依法依规予以严肃惩治。三是在公众宣传方面加大宣传力度。广泛宣传在不同场景下的现金收付要求，曝光一些典型案例，强化正面引导和警示教育。

在支付服务方面，针对部分老年人不会使用移动支付、日常消费不便的问题，央行将指导市场机构从界面、操作等方面入手，提升支付产品的便利性、便捷化程度，加强对老年人移动支付的知识宣传、教育、普及推广。对利用不正当竞争手段造成商家拒收银行卡等歧视性支付行为、给老年人消费带来不便的市场机构，央行将开展查实处置工作，督促其落实整改。

在普惠金融方面，针对部分智能金融服务和产品主要对标青壮年客群、给老年人造成使用困难的问题，央行将指导金融机构聚焦老年人日常高频金融场景，打造线上线下一体化、贴合老年人需要的“适老”金融服务。在线上，深挖人工智能、大数据等技术优势，因人而异打造一些大字版、语音版、民族语言版和简洁版等智能金融APP，为广大老年人提供定制化、有温度、贴心的金融服务。在线下，也要通过不断优化银行实体网点、农村普惠金融服务站，切实提升老年人面对面金融服务的获得感和幸福感。

大数据专业需要用到什么软件啊？

小学一年级的思维导图要根据思维关系来画。

思维导图是一种将思维形象化的方法。我们知道放射性思考是人类大脑的自然思考方式，每一种进入大脑的资料，不论是感觉、记忆或是想法——包括文字、数字、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、节奏、音符等，都可以成为一个思考中心，并由此中心向外发散出成千上万的关节点。

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当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。

这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：

①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。

②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。

⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

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