大數據教程
在這個博客中，這個類別是為那些愿意掌握大數據技術的人開發的。它解釋了在大型數據池上執行操作的幾種工具和方法。本節的主要重點是澄清競爭對手之間的差異，以明確必須使用哪種技術來滿足不同的要求。Apache Storm vs Apache Spark、Apache Hadoop vs Apache Storm、MapReduce vs Apache Spark、Hadoop vs SQL性能、商業智能vs BigData是本文討論的一些主題。同時也介紹了一些主題，比如什么是Splunk，Splunk的用途，什么是MapReduce，Hadoop生態系統等等。
學習大數據的必要性
研究大數據的五個主要原因是：
1.由數據驅動的決策具有競爭優勢
這些組織利用大數據來識別趨勢，并檢測模式來預測未來。通過這種方式，組織比競爭對手了解更多。
2、大數據是人工智能的基礎
大數據組織和人工智能所需的技術和能力是相似的。通過先建立一個良好的大環境，然后建立以大數據為基礎的人工智能，這些組織受益匪淺。
3.對大數據技能的需求很高
隨著大數據的當前趨勢，對大數據專業人員的需求正在快速增長。因此，從事大數據工作的人的工資大幅上漲。
4.大數據投資每天都在增長
研究表明，大數據投資正在逐年增長。國際數據公司（IDC）預測，到2020年，與數據相關的硬件、軟件和服務預計將以11%的速度增長。
5.研究大數據將拓寬我們的視野
我們這個時代有趣的投資是研究大數據。我們的分析和推理能力通過研究大數據而提高，因為大數據領域充滿了需要解決的難題。
大數據的應用
大數據的應用分布在多個領域和領域。大數據適用的一些領域和領域包括：
- 醫療領域
- 制造領域
- 媒體和娛樂領域
- 物聯網領域
- 政府部門
- 網絡安全和情報
- 預測和預防犯罪
- 藥品評價
- 科學研究
- 天氣預報
- 稅務遵從
- 交通優化
示例
大學擁有大量的數據，分析和數據可視化被用來繪制與大學學生信息相關的數據模式。
學習大數據的先決條件
讀者必須了解GNU或Linux操作系統，精通Java、Scala或Python等編程語言，才能學習大數據。
本教程的目標受眾
初學者可以參考本教程了解大數據基礎知識。本教程對希望在大數據領域從事職業的人很有幫助。本教程對所有其他讀者都是很好的學習。
