大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。
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21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。
数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。
学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括：
1.大数据概念
2.大数据的影响
3.大数据的影响
4.大数据的应用
5.大数据的产业
6.大数据处理架构Hadoop
7.大数据关键技术
8.大数据的计算模式
后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下：
1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop的安装与使用；
2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全；
3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算
数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。