大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于普通人如何獲取大數(shù)據(jù)的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、如何查詢個人網(wǎng)貸大數(shù)據(jù)？需要提供哪些資料？

• 2、大數(shù)據(jù)處理

• 3、大數(shù)據(jù)怎么收集

• 4、小白想轉(zhuǎn)行做大數(shù)據(jù)，怎么入行

一、如何查詢個人網(wǎng)貸大數(shù)據(jù)？需要提供哪些資料？

網(wǎng)貸大數(shù)據(jù)，主要根據(jù)用戶在申請網(wǎng)貸時提交的個人資料，從放款到還款整個周期中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息，都會被網(wǎng)貸大數(shù)據(jù)系統(tǒng)捕捉并獲取，并上傳到網(wǎng)貸數(shù)據(jù)庫，共享給其他網(wǎng)貸平臺審核使用；

從而很多網(wǎng)貸用戶一旦逾期，就很難在其他機(jī)構(gòu)申請到貸款。

不少用戶認(rèn)為網(wǎng)貸不上征信，所以不用太過在乎。實際上，這個想法是錯誤的，現(xiàn)在越多越多的網(wǎng)貸數(shù)據(jù)已經(jīng)共享給了車貸金融，支付寶、甚至銀行第三方信用查詢等數(shù)據(jù)庫。

所以，有不少用戶發(fā)現(xiàn)自己明明支付寶的使用記錄良好，但是花唄和借唄卻降額，甚至是關(guān)閉。

因此，為了保護(hù)好自己的信用記錄，就一定要及時的關(guān)注自己的網(wǎng)貸數(shù)據(jù)報告。

查詢自己的網(wǎng)貸數(shù)據(jù)報告在微信就可以查詢到了，只需要提供個人手機(jī)號、身份證號就可以了。

在微信查找：佰易數(shù)據(jù)。

即可能夠獲取個人網(wǎng)貸大數(shù)據(jù)報告，包含網(wǎng)貸評分、申請網(wǎng)貸次數(shù)、法院網(wǎng)是否有案件、工商網(wǎng)是否有不良信息、手機(jī)聯(lián)系人是否存在風(fēng)險等信息。

如果因為逾期被網(wǎng)貸平臺催收威脅起訴，那么佰易數(shù)據(jù)也可以查詢到用戶是否有被起訴或者仲裁的信息。

二、大數(shù)據(jù)處理

大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和呈現(xiàn)的有力武器。

大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等)。

一、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)

數(shù)據(jù)是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化(或稱之為弱結(jié)構(gòu)化)及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識服務(wù)模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù);突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù);設(shè)計質(zhì)量評估模型，開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。

互聯(lián)網(wǎng)是個神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)和軟件定制也是一種模式，這里提供最詳細(xì)的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手技的開始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

大數(shù)據(jù)采集一般分為大數(shù)據(jù)智能感知層：主要包括數(shù)據(jù)傳感體系、網(wǎng)絡(luò)通信體系、傳感適配體系、智能識別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng)，實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數(shù)據(jù)源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術(shù)?；A(chǔ)支撐層：提供大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺所需的虛擬服務(wù)器，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫及物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)資源等基礎(chǔ)支撐環(huán)境。重點攻克分布式虛擬存儲技術(shù)，大數(shù)據(jù)獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化接口技術(shù)，大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸與壓縮技術(shù)，大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)等。

二、大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

主要完成對已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因獲取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，數(shù)據(jù)抽取過程可以幫助我們將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的構(gòu)型，以達(dá)到快速分析處理的目的。2)清洗：對于大數(shù)據(jù)，并不全是有價值的，有些數(shù)據(jù)并不是我們所關(guān)心的內(nèi)容，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯誤的干擾項，因此要對數(shù)據(jù)通過過濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。

三、大數(shù)據(jù)存儲及管理技術(shù)

大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行管理和調(diào)用。重點解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€關(guān)鍵問題。開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)(DFS)、能效優(yōu)化的存儲、計算融入存儲、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù);突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)，異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，數(shù)據(jù)組織技術(shù)，研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù);突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù);突破大數(shù)據(jù)移動、備份、復(fù)制等技術(shù);開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。

開發(fā)新型數(shù)據(jù)庫技術(shù)，數(shù)據(jù)庫分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)庫緩存系統(tǒng)。其中，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要指的是NoSQL數(shù)據(jù)庫，分為：鍵值數(shù)據(jù)庫、列存數(shù)據(jù)庫、圖存數(shù)據(jù)庫以及文檔數(shù)據(jù)庫等類型。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫包含了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以及NewSQL數(shù)據(jù)庫。

開發(fā)大數(shù)據(jù)安全技術(shù)。改進(jìn)數(shù)據(jù)銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數(shù)據(jù)審計等技術(shù);突破隱私保護(hù)和推理控制、數(shù)據(jù)真?zhèn)巫R別和取證、數(shù)據(jù)持有完整性驗證等技術(shù)。

四、大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。改進(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù);開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù);突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘涉及的技術(shù)方法很多，有多種分類法。根據(jù)挖掘任務(wù)可分為分類或預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等等;根據(jù)挖掘?qū)ο罂煞譃殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫以及環(huán)球網(wǎng)Web;根據(jù)挖掘方法分，可粗分為:機(jī)器學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。機(jī)器學(xué)習(xí)中，可細(xì)分為:歸納學(xué)習(xí)方法(決策樹、規(guī)則歸納等)、基于范例學(xué)習(xí)、遺傳算法等。統(tǒng)計方法中，可細(xì)分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數(shù)判別等)、聚類分析

(系統(tǒng)聚類、動態(tài)聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關(guān)分析法等)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中，可細(xì)分為:前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法等)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等)等。數(shù)據(jù)庫方法主要是多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。

從挖掘任務(wù)和挖掘方法的角度，著重突破：

1.可視化分析。數(shù)據(jù)可視化無論對于普通用戶或是數(shù)據(jù)分析專家，都是最基本的功能。數(shù)據(jù)圖像化可以讓數(shù)據(jù)自己說話，讓用戶直觀的感受到結(jié)果。

2.數(shù)據(jù)挖掘算法。圖像化是將機(jī)器語言翻譯給人看，而數(shù)據(jù)挖掘就是機(jī)器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的算法讓我們精煉數(shù)據(jù)，挖掘價值。這些算法一定要能夠應(yīng)付大數(shù)據(jù)的量，同時還具有很高的處理速度。

3.預(yù)測性分析。預(yù)測性分析可以讓分析師根據(jù)圖像化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些前瞻性判斷。

4.語義引擎。語義引擎需要設(shè)計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。語言處理技術(shù)包括機(jī)器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統(tǒng)等。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)質(zhì)量與管理是管理的最佳實踐，透過標(biāo)準(zhǔn)化流程和機(jī)器對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以確保獲得一個預(yù)設(shè)質(zhì)量的分析結(jié)果。

六、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經(jīng)濟(jì)活動提供依據(jù)，從而提高各個領(lǐng)域的運(yùn)行效率，大大提高整個社會經(jīng)濟(jì)的集約化程度。在我國，大數(shù)據(jù)將重點應(yīng)用于以下三大領(lǐng)域：商業(yè)智能、政府決策、公共服務(wù)。例如：商業(yè)智能技術(shù)，政府決策技術(shù)，電信數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，氣象信息分析技術(shù)，環(huán)境監(jiān)測技術(shù)，警務(wù)云應(yīng)用系統(tǒng)(道路監(jiān)控、視頻監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、智能交通、反電信詐騙、指揮調(diào)度等公安信息系統(tǒng))，大規(guī)?；蛐蛄蟹治霰葘夹g(shù)，Web信息挖掘技術(shù)，多媒體數(shù)據(jù)并行化處理技術(shù)，影視制作渲染技術(shù)，其他各種行業(yè)的云計算和海量數(shù)據(jù)處理應(yīng)用技術(shù)等。

三、大數(shù)據(jù)怎么收集

大數(shù)據(jù)分析處理解決方案

方案闡述

每天，中國網(wǎng)民通過人和人的互動，人和平臺的互動，平臺與平臺的互動，實時生產(chǎn)海量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)匯聚在一起，就能夠獲取到網(wǎng)民當(dāng)下的情緒、行為、關(guān)注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關(guān)系鏈等一系列有價值的信息。

數(shù)億網(wǎng)民實時留下的痕跡，可以真實反映當(dāng)下的世界。微觀層面，我們可以看到個體們在想什么，在干什么，及時發(fā)現(xiàn)輿情的弱信號。宏觀層面，我們可以看到當(dāng)下的中國正在發(fā)生什么，將要發(fā)生什么，以及為什么？借此可以觀察輿情的整體態(tài)勢，洞若觀火。

原本分散、孤立的信息通過分析、挖掘具有了關(guān)聯(lián)性，激發(fā)了智慧感知，感知用戶真實的態(tài)度和需求，輔助政府在智慧城市，企業(yè)在品牌傳播、產(chǎn)品口碑、營銷分析等方面的工作。

所謂未雨綢繆，防患于未然，最好的輿情應(yīng)對處置莫過于讓輿情事件不發(fā)生。除了及時發(fā)現(xiàn)問題，大數(shù)據(jù)還可以幫我們預(yù)測未來。具體到輿情服務(wù)，輿情工作人員除了對輿情個案進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析之外，還可以通過大數(shù)據(jù)不斷增強(qiáng)關(guān)聯(lián)輿情信息的分析和預(yù)測，把服務(wù)的重點從單純的收集有效數(shù)據(jù)向?qū)浨榈纳钊胙信型卣梗ㄟ^對同類型輿情事件歷史數(shù)據(jù)，及影響輿情演進(jìn)變化的其他因素進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，提煉出相關(guān)輿情的規(guī)律和特點。

大數(shù)據(jù)時代的輿情管理不再局限于危機(jī)解決，而是梳理出危機(jī)可能產(chǎn)生的各種條件和因素，以及從負(fù)面信息轉(zhuǎn)化成輿情事件的關(guān)鍵節(jié)點和衡量指標(biāo)，增強(qiáng)我們對同類型輿情事件的認(rèn)知和理解，幫助我們更加精準(zhǔn)的預(yù)測未來。

用大數(shù)據(jù)引領(lǐng)創(chuàng)新管理。無論是政府的公共事務(wù)管理還是企業(yè)的管理決策都要用數(shù)據(jù)說話。政府部門在出臺社會規(guī)范和政策時，采用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性，可以減少因缺少數(shù)據(jù)支撐而帶來的偏差，降低決策風(fēng)險。通過大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細(xì)分人群，提供精細(xì)化的服務(wù)和管理。政府和企業(yè)應(yīng)建立數(shù)據(jù)庫資源的共享和開放利用機(jī)制，打破部門間的“信息孤島”，加強(qiáng)互動反饋。通過搭建關(guān)聯(lián)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫、輿情基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫等，充分整合外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和用戶自身的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)的融合，進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，進(jìn)而完善決策流程，使數(shù)據(jù)驅(qū)動的社會決策與科學(xué)治理常態(tài)化，這是大數(shù)據(jù)時代輿情管理在服務(wù)上的延伸。

   解決關(guān)鍵

如何能夠快速的找到所需信息，采集是大數(shù)據(jù)價值挖掘最重要的一環(huán)，其后的集成、分析、管理都構(gòu)建于采集的基礎(chǔ)，多瑞科輿情數(shù)據(jù)分析站的采集子系統(tǒng)和分析子系統(tǒng)可以歸類熱點話題列表、發(fā)貼數(shù)量、評論數(shù)量、作者個數(shù)、敏感話題列表自動摘要、自動關(guān)鍵詞抽取、各類別趨勢圖表；在新聞類報表識別分析歸類： 標(biāo)題、出處、發(fā)布時間、內(nèi)容、點擊次數(shù)、評論人、評論內(nèi)容、評論數(shù)量等；在論壇類報表識別分析歸類： 帖子的標(biāo)題、發(fā)言人、發(fā)布時間、內(nèi)容、回帖內(nèi)容、回帖數(shù)量等。

解決方案  

多瑞科輿情數(shù)據(jù)分析站系統(tǒng)擁有自建獨立的大數(shù)據(jù)中心，服務(wù)器集中采集對新聞、論壇、微博等多種類型互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行7*24小時不間斷實時采集，具備上千億數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)索引、挖掘分析和存儲能力，支撐政府、企業(yè)、媒體、金融、公安等多行業(yè)用戶的輿情分析云服務(wù)。因此多瑞科輿情數(shù)據(jù)分析站系統(tǒng)在這方面有著天然優(yōu)勢，也是解決信息數(shù)量和信息（有價值的）獲取效率之間矛盾的唯一途徑，系統(tǒng)利用各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將產(chǎn)生人工無法替代的效果，為市場調(diào)研工作節(jié)省巨大的人力經(jīng)費開支。

實施收益  

多瑞科輿情數(shù)據(jù)分析站系統(tǒng)可通過對大數(shù)據(jù)實時監(jiān)測、跟蹤研究對象在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的海量行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行挖掘分析，揭示出規(guī)律性的東西，提出研究結(jié)論和對策。

系統(tǒng)實施  

系統(tǒng)主要應(yīng)用于負(fù)責(zé)信息管理的相關(guān)部門。由于互聯(lián)網(wǎng)的復(fù)雜性，多瑞科網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測系統(tǒng)實施起來需要客戶的配合。

四、小白想轉(zhuǎn)行做大數(shù)據(jù)，怎么入行

大數(shù)據(jù)現(xiàn)在這么火，想往大數(shù)據(jù)方面發(fā)展，但是英文、數(shù)學(xué)不好的可以嗎？？ 學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)該學(xué)哪些技術(shù)？？大數(shù)據(jù)和程序員比哪個要好學(xué)點？？等等。。。很多人學(xué)大數(shù)據(jù)的原因就是大數(shù)據(jù)找工作好找，薪資很高，，當(dāng)然，為了這個原因也是可以的，畢竟這個時代就業(yè)壓力確實很大，為了一個好的工作學(xué)一門技術(shù)，，但是我想問下你，你的專業(yè)是什么呢？？對于計算機(jī)/軟件，你的興趣是什么？是計算機(jī)專業(yè)，對操作系統(tǒng)、硬件、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器感興趣？是軟件專業(yè)，對軟件開發(fā)、編程、寫代碼感興趣？還是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)專業(yè)，對數(shù)據(jù)和數(shù)字特別感興趣。。

其實說這些不是為了說明大數(shù)據(jù)有多難，只是告訴你這就是大數(shù)據(jù)的三個發(fā)展方向，平臺搭建/優(yōu)化/運(yùn)維/監(jiān)控、大數(shù)據(jù)開發(fā)/設(shè)計/架構(gòu)、數(shù)據(jù)分析/挖掘。。這三個方面沒有哪個容易學(xué)些、哪個薪資高些、哪個發(fā)展前景好些。。。

現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)開源框架也是越來越多，舉幾個常用的例子：

文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL數(shù)據(jù)庫：HBase、Redis、MongoDB

資源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系統(tǒng)：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式協(xié)調(diào)服務(wù)：Zookeeper

集群管理與監(jiān)控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)：Mahout、Spark MLLib

數(shù)據(jù)同步：Sqoop

任務(wù)調(diào)度：Oozie

上面有30多種框架了吧，哈哈，是不是有點慌了，雖然有這么多框架，別說全部精通了，就算是全會用的，估計現(xiàn)在也沒有幾個，就要看你在三個方面往哪個方面發(fā)展了。就拿第二個來說（開發(fā)/設(shè)計、架構(gòu)），且先聽聽我的建議：

一、初識hadoop

Hadoop可以算是大數(shù)據(jù)存儲和計算的開山鼻祖，現(xiàn)在大多開源的大數(shù)據(jù)框架都依賴Hadoop或者與它能很好的兼容。

關(guān)于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么：

Hadoop 1.0、Hadoop 2.0

MapReduce、HDFS

NameNode、DataNode

JobTracker、TaskTracker

Yarn、ResourceManager、NodeManager

自己搭建Hadoop，請使用第一步和第二步，能讓它跑起來就行。

建議先使用安裝包命令行安裝，不要使用管理工具安裝。

另外：Hadoop1.0知道它就行了，現(xiàn)在都用Hadoop 2.0.

二、更高效的WordCount

首先，你得先學(xué)習(xí)SQL，訪問、查詢數(shù)據(jù)庫的基本語言還是要懂的。。然后SQL On Hadoop之Hive，Hive是數(shù)據(jù)倉庫工具，數(shù)據(jù)倉庫是邏輯上的概念，底層使用的是數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫的特點：數(shù)據(jù)全（海量）、穩(wěn)定；所謂穩(wěn)定，比如數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)經(jīng)常要更新，而數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是不會被更新，只會被查詢，所以說Hive適合做數(shù)據(jù)倉庫。最后就是了解hive的工作原理，學(xué)會Hive的工作命令。

三、把別處的數(shù)據(jù)搞到Hadoop上

四、把Hadoop上的數(shù)據(jù)搞到別處去

五、實例分析

六、實時數(shù)據(jù)

七、更新查詢數(shù)據(jù)

八、高大上的機(jī)器學(xué)習(xí)

完成了第一、二，說明你已經(jīng)快步入大數(shù)據(jù)的行列了，寫的不好也請多多包涵。

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以上就是關(guān)于普通人如何獲取大數(shù)據(jù)相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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