大数据教程
在这个博客中，这个类别是为那些愿意掌握大数据技术的人开发的。它解释了在大型数据池上执行操作的几种工具和方法。本节的主要重点是澄清竞争对手之间的差异，以明确必须使用哪种技术来满足不同的要求。Apache Storm vs Apache Spark、Apache Hadoop vs Apache Storm、MapReduce vs Apache Spark、Hadoop vs SQL性能、商业智能vs BigData是本文讨论的一些主题。同时也介绍了一些主题，比如什么是Splunk，Splunk的用途，什么是MapReduce，Hadoop生态系统等等。
学习大数据的必要性
研究大数据的五个主要原因是：
1.由数据驱动的决策具有竞争优势
这些组织利用大数据来识别趋势，并检测模式来预测未来。通过这种方式，组织比竞争对手了解更多。
2、大数据是人工智能的基础
大数据组织和人工智能所需的技术和能力是相似的。通过先建立一个良好的大环境，然后建立以大数据为基础的人工智能，这些组织受益匪浅。
3.对大数据技能的需求很高
随着大数据的当前趋势，对大数据专业人员的需求正在快速增长。因此，从事大数据工作的人的工资大幅上涨。
4.大数据投资每天都在增长
研究表明，大数据投资正在逐年增长。国际数据公司（IDC）预测，到2020年，与数据相关的硬件、软件和服务预计将以11%的速度增长。
5.研究大数据将拓宽我们的视野
我们这个时代有趣的投资是研究大数据。我们的分析和推理能力通过研究大数据而提高，因为大数据领域充满了需要解决的难题。
大数据的应用
大数据的应用分布在多个领域和领域。大数据适用的一些领域和领域包括：
- 医疗领域
- 制造领域
- 媒体和娱乐领域
- 物联网领域
- 政府部门
- 网络安全和情报
- 预测和预防犯罪
- 药品评价
- 科学研究
- 天气预报
- 税务遵从
- 交通优化
示例
大学拥有大量的数据，分析和数据可视化被用来绘制与大学学生信息相关的数据模式。
学习大数据的先决条件
读者必须了解GNU或Linux操作系统，精通Java、Scala或Python等编程语言，才能学习大数据。
本教程的目标受众
初学者可以参考本教程了解大数据基础知识。本教程对希望在大数据领域从事职业的人很有帮助。本教程对所有其他读者都是很好的学习。
