深度解读Java大数据学习方法

Java大数据的学习过程就像是一个等待我们去探索的黑箱子一样，让我们无从下手。其实，如果掌握了一定的学习方法，再难的知识我们也能轻松学起来，今天就来深度解读一下Java大数据学习方法。

 其实，Java大数据到现在为止并没有一个独立的科学体系，它包含了统计学、机器学习、数据挖掘、数据库、分布式计算、云计算以及大数据可视化等多个技术层面。但就狭义层面来讲，数据科学主要解决的问题主要有三个：1.原始数据的收集、提取、清洗等数据的预处理工作；2.摸索数据的特点和规律，即数据的分析过程；3.数据的分类和预测，提取数据有价值的信息。 而Java大数据所需要学习的内容大部分用来从事以上三点中的第一点工作。剩下的两点需要在日常的工作中不断积累经验，升任决策层，才能参与进来。 对于Java大数据的初学者来说，需要先进行大数据基础语言的学习，如Java和Scala。同时要对Shell脚本进行了解。之后逐步深入到Java大数据的核心技术中进行学习。海量数据的处理方式与普通数据不同。需要进行分布式处理。这就需要学习分布式的存储技术。Hadoop作为当下大数据时代的代表性分布式系统基础架构，需要学员们做充分的掌握。如集群搭建、运维。Hadoop生态圈中的其他工具也需要做充分的了解。如ZOOKEEPER、HIVE、Hbase等。这些工具会让你今后的大数据处理更加方便快捷。Spark做为越来越流行的一门技术，正在逐步取代MapReduce，成为行业的主流，因此，Spark技术的掌握十分必要。 现在，企业本身存储的数据已经不足以支撑企业的决策。大多数时候，企业还需要更多的，实时性的数据支撑，因此，在数据获取方面，我们需要对Python语言进行学习，同时掌握分布式爬虫以及反爬虫技术，来获取可靠数据。 如果你对Java大数据学习方法还有些地方摸不到头脑，欢迎咨询光环大数据，会有更专业的大数据导师为你解答疑惑，或者直接报名光环大数据培训班，让老司机带你成长，带你飞！

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