最近很多人都想学习大数据开发，但是却不知道如何开始学习，
传统的web应用（LAMP、JavaEE、NODE系等）与大数据什么关系？
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之前一直以为大数据的东西就是来取代传统的Web应用的，其实并不是这样；即使是大数据的架构，应用层依然会是传统的web应用，但是会根据数据特点对数据存储（结构化数据依然会保存在传统的关系型数据库——如MySql，日志等非结构数据会保存在分布式文件系统——如Hadoop的HDFS）。
大数据的东西不是取代传统的web应用，而是对web应用的增强。基于分布式存储和分布式计算，以前单机或者小规模集群无法解决的问题，使用了大数据技术之后就可以解决了，比如日志等数据当数据量非常大的时候（TB甚至PB），对这些数据的分析在传统架构上是不可能或者是非常慢的，使用了大数据技术之后就是可能的了——主要是将数据处理通过MapReduce等拆分到不同的节点（电脑）上执行，然后将节点上的结果合并，最后生成分析结果。
说一下大数据的四个典型的特征：
数据量大；
数据类型繁多，（结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等）；
商业价值高，但需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习快速的挖掘出来；
处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。
现如今，为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：
文件存储： N、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
是不是眼花缭乱了，上面的这些内容，别谈精通了，就算全部都会使用的，应该也没几个。咱们接下来就大数据开发/ 设计/ 架构方向来了解一下学习路线。
在接下的学习中，不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。Google首选，其次百度。
于入门者而言，官方文档永远是首选文档。
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