1.大数据学习难吗？
2.大数据都需要学什么？
3.机器学习：SparkMLlib介绍和入门案例
4.数据挖掘主要涉及到哪些方面的知识？

大数据学习难吗？

       大数据学习有一定的难度，建议找一家专业的培训机构进行学习，推荐选择达内教育，该机构培养的学员专业技能强，职业素养好，在用人单位中拥有良好口碑。html片图效果源码

       大数据学习内容如下：

       1、Scala：Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计，大数据开发需掌握Scala编程基础知识。

       2、Spark：Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求。

       3、Azkaban：Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

       想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询达内教育。该机构致力于面向IT互联网行业，全面战争源码培养软件开发工程师、测试工程师、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才，拥有行业内完善的教研团队，强大的师资力量，确保学员利益，全方位保障学员学习；更是与多家企业签订人才培养协议，全面助力学员更好就业。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

大数据都需要学什么？

       首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

       大数据

       Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

       Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的Android源码 模块编译理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

       Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

       Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，vip视频影院源码让它正常的run起来就可以了。

       Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

       Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

       Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

       Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，nx8.0源码它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

       Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

       Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

       Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

机器学习：SparkMLlib介绍和入门案例

       机器学习领域中，SparkMLlib因其强大的功能和广泛的应用而备受推崇。以下是使用SparkMLlib的几个核心原因：

       1. **多语言支持**：SparkMLlib提供了对Python、Scala、Java和R语言的支持。Python用户能够充分利用其丰富的库资源，而Scala因其简洁的语法和函数式编程特性，使得调用Spark更加简便。

       2. **交互式使用环境**：通过Spark-shell，用户可以直接调试代码，查看即时结果，大大提高了调试效率。此外，Spark-shell支持集成Python包，方便进行数据可视化。

       3. **分布式计算能力**：SparkMLlib能够与Hadoop等分布式文件系统无缝集成，借助于YARN、Mesos、K8s等资源管理组件，轻松处理大规模数据。

       4. **优化的机器学习算法**：算法在SparkMLlib中经过优化，能够高效运行于分布式环境，支持多种常用的机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机等。

       5. **通用性强**：SparkMLlib技术栈涵盖了大数据处理的大部分场景，使其在多种应用中都能发挥重要作用。

       6. **活跃的社区**：有众多开发者使用SparkMLlib，形成了活跃的开源社区，丰富的学习资料和代码资源（如GitHub、CSDN等）便于用户学习和交流。

       入门案例使用环境配置

       为了运行入门案例，需要以下环境配置：

       Windows操作系统7及以上版本

       安装Open Jdk1.8或oracle jdk 1.8

       设置JAVA_HOME环境变量和Path，以确保Java可执行文件在命令行中可访问

       入门案例介绍：逻辑回归

       本案例采用Spark自带的逻辑回归算法（LogisticRegressionWithLBFGS），使用L-BFGS算法优化模型参数。L-BFGS算法利用最近m次迭代的曲率信息，构建海森矩阵的近似，以加速收敛。

       数据集位于：

       F:\tools\spark-2.4.4\spark-2.4.4\data\mllib\sample_libsvm_data.txt

       数据集格式为：

       label:index1:value1 index2:value2 index3:value3...

       其中，label表示样本数据的标签（如是否购买商品），index表示特征编号，value表示特征值。

       部署与实践

       在完成入门案例后，可以将模型部署到Hadoop平台进行大数据量的模型训练。开发工具如IntelliJ IDEA或Eclipse可以帮助您完成代码编写、打包和提交任务。

       参考资料

       深入理解L-BFGS算法和逻辑回归的详细信息。

数据挖掘主要涉及到哪些方面的知识？

       1. 工程能力

       （ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言；

       建议：MySQL + python + C++ ；语言只是一种工具，看看语法就好；

       推荐书籍：《C++ primer plus 》

       （ 2 ）开发平台： Linux ；

       建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理；

       推荐书籍：《Linux 私房菜》

       （ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）；

       建议：多敲代码，多刷题；

       推荐书籍：《大话数据结构》《剑指 offer 》

       （ 4 ）海量数据处理平台： Hadoop （ mr 计算模型，java 开发）或者 Spark （ rdd 计算模型， scala开发），重点推荐后者；

       建议：主要是会使用，有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的；

       推荐书籍：《大数据 spark 企业级实战》

       2. 算法能力

       （ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论

       建议：这些是必须要了解的，即使没法做到基础扎实，起码也要掌握每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解；

       （ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常见的机器学习理论（过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等）；掌握常见的深度学习模型（ CNN ，RNN 等）；

       建议：这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景；

       推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》

       （ 3 ）自然语言处理：掌握常见的方法（ tf-idf ， word2vec ，LDA ）；

       3. 业务经验

       （ 1 ）了解推荐以及计算广告相关知识；

       推荐书籍：《推荐系统实践》《计算广告》

       （ 2 ）通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景，常见的比赛有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。