python属于大数据吗,python和大数据哪个更有前景

　　大数据意味着什么，需要学习什么2019-02-25 10:15:18文/孤独的咖啡豆

　　大数据是一个庞大的数据集，在一定的时间范围内，无法用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理。它是一种巨大的、高增长率的、多样化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察和发现能力以及流程优化能力。

　　什么是大数据？

　　“大数据”的研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是一种信息资产，需要新的处理模式，以具有更强的决策、洞察和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化。

　　麦肯锡全球研究所给出的定义是：一个数据集合，其规模之大，在获取、存储、管理和分析等方面大大超过了传统数据库软件工具的能力。具有数据规模海量、数据流转迅速、数据类型多样、价值密度低四大特点。

　　大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。

　　从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

　　大数据学习一般都学些什么？

　　大数据技术的学习内容有很多，包括：

　　基金会：Linux，Docker，KVM，MySQL基金会，Oracle基金会，MongoDB，redis。

　　Hadoop MapReduce HDFS YARN:Hadoop:Hadoop概念，版本，历史，HDFS工作原理，YARN和组件介绍。

　　大数据存储阶段：hbase，hive，sqoop。

　　大数据架构设计阶段：Flume distributed，Zookeeper，Kafka。

　　大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

　　大数据采集阶段：Python，Scala。

　　大数据业务实战阶段：实践企业大数据处理业务场景，分析需求，实施解决方案，实战应用综合技术。

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