今もクラウドデータとして知られているビッグデータの時代があり、我々はこれらが最終的にデータの大規模なコレクションを形成するために一緒に仕上げ、オンラインデータの多様性を持って、私たちの生活は、リアルタイムビッグデータが適用されています。だから、どのようにビッグデータの学習？以下は、すべての人のために導入されます。
どのようにビッグデータの学習
まず、基礎を学びます。
あなたが関与していないデータベースの側面の知識を持っていた場合は1を、大規模なデータの学習をする前に、そのような人気のリレーショナルデータベース管理システムのMySQL、非リレーショナルデータベースMongoDBは、オープンソース、支援ネットワークなどのデータベースの基本的な知識を習得することをお勧めしますキーストアデータベースようにRedisのとのメモリベース、学識。
2、Javaは現在最も広く使われているプログラミング言語であり、それは特にビッグデータアプリケーションなどの言語の発達のために、多くの機能を持っています。Javaは現在、別の方向を持っているので、それはビッグデータの側面についてであれば、標準バージョンのJava SEを学ぶことに焦点を当てることができます。
3が、大きいため、データ関連のソフトウェアに、Linuxシステムを習得するためにLinux上で実行されている、と巧みにLinuxオペレーティングシステムを使用することができるが、ソフトウェアに関連する大規模なデータのために非常に重要であり、後のHadoop、HBaseのおよび他の大規模なデータを理解することを学ぶことが可能ですソフトウェアの動作原理。
あなたは良い学習環境に追加最高のビッグデータを学びたいのであれば、これはQグループ251956502ので、誰もが学ぶことは比較的容易になることであってもよいが、通信し、共通の情報を共有します
二、Scalaの基礎：
Scalaは元々、オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミングの様々な特性を統合するために設計されたマルチパラダイムプログラミング言語です。ScalaはJavaプラットフォーム（Java仮想マシン）上で動作し、既存のJavaプログラムと互換性があるので、ScalaはJVMベースのシステムに関連するだけでなく統合され、大規模なデータとすることができるからです。
三、Hadoopの技術モジュール。
Hadoopがデータ集約型の分散アプリケーションと、それは大規模なデータウェアハウス、ストレージPBレベルのデータ処理、分析、統計やその他のサービスを構築することができます発行したオープンソース・ソフトウェア・フレームワークはApache 2.0ライセンスのサポートです。フォールトトレラント機能の高い割合は、安価なハードウェア上で展開されるように設計されています。このプラットフォームは、ビッグデータの代名詞となっている、Hadoopのの研究はビッグデータを理解し、使用することができて、
四、スパーク技術モジュール。
Hadoopのとスパークは、ビッグデータフレームワークです。Hadoopのスパークは、このような分散ファイルシステムなどのない機能を提供しています、とスパークはセットは、それを必要とするデータの記憶のためのリアルタイム処理を提供します。だから、学習スパークは非常に必要です。
ファイブビッグデータプロジェクトの戦闘。
より多くの学習の後、我々は最終的に練習することを学んだだろう、モデリング、解析及び計算による大規模データプロジェクトを、練習する必要があります。
これらは、学習のために、希望はあなたにどのように役立つかビッグデータについての答えです。