大数据处理基础知识
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此外，大数据的应用领域多种多样，各个领域所采用的技术差异还比较大。 短时间内掌握多个领域的大数据理论和技术是很困难的。 我们建议您从了解实际应用的需求开始，逐步扩展。 当你把技术点一一理解后，再进行推理、横向扩展，学习就会变得更加有效。
2.10个常识性科学知识
1.人耳中有10万个听觉神经元
2.人的鼻子里约有1000万个嗅觉细胞
3.人脑有10亿个神经细胞
4.人体每天产生10亿个新红细胞
5..眼睛含有约1.2亿个视杆细胞
6.黄金的熔点达到1063度
7.每300吨黄金仅含有1克。 地壳中的岩石数量
8.我国陆地面积为960万平方公里。
9.月球与地球之间的平均距离为384,400公里。
10.月球中心温度约为1000度
11.月球直径约为3476公里
3.board
就像使用铅笔或钢笔一样，用力轻会导致输入计算机的笔划较细，而用力较重则会导致输入计算机的笔划较粗。 该设备适用于Photoshop、CorelDraw等各种流行的图像处理软件。
与使用鼠标和键盘在计算机上绘图相比，在数据板上绘图尤其舒适。 也可以用压感笔尖作画，只要设计师多动点脑力。 与艺术家画笔的质感和丰富性具有相同的效果。 到目前为止，大多数数据平板电脑感觉就像用圆珠笔或垫子绘图一样，必须放置在桌面上靠近计算机的位置。
如果数据板的性能进一步提高，可以像家用电脑一样安装在家里，也可以直接安装在电脑桌面上，那就更加方便了。 据称，无线笔输入技术目前正在商业化，允许用户“从空白处书写和输入”，这应该是一项重大技术进步。
由于价格原因，即使在工程设计部门，配备绘图数据板（也称为“数字化仪”）的计算机并不多。 然而，这种绘制方式的优点是显而易见的。
如果你想学习如何使用电脑进行美术设计或准确描画某物，那么有这样一个工具就好了。
欢迎来到大数据探索之旅。
今天分享一本极其详细的大数据入门指南
1.编程基础：Java之旅 Java编程技术是大数据学习的基石。 作为一种强类型语言，Java的跨平台能力是无与伦比的。 无论是桌面应用程序、Web开发，还是分布式和嵌入式系统，Java都是数据工程师的首选工具。 因此，掌握Java基础知识是进入大数据领域的第一步。
2.Linux环境：开辟新天地 大数据开发往往是在Linux环境下进行的。 相比之下，Windows的封闭性限制了开源软件的应用。 因此，熟练掌握Linux命令是踏上大数据开发之旅的必备技能。
3.大数据的基石：Hadoop、HDFS、MapReduce HDFS和MapReduce是Hadoop的核心组件，分别负责海量数据的存储和处理。 要成为真正的数据高手，Hadoop集群管理、YARN以及高级管理都是绕不开的阶段。
4.数据仓库助手：Hive和SQL查询 Hive通过其SQL接口和MapReduce转换为数据仓库分析提供了强大的工具。 了解Hive的安装、应用和高级操作将帮助您轻松畅游数据世界。
5.数据序列化和通信：Avro和Protobuf 这两个数据序列化系统为数据交换提供了丰富的结构和跨语言支持。 学习如何深入使用它们对于数据处理至关重要。
6.分布式服务：ZooKeeper 作为Hadoop和HBase的关键组件，ZooKeeper保证了分布式应用的一致性。 掌握其命令和功能实现是大数据开发不可或缺的一部分。
7.面向列的数据库：HBase和Phoenix HBase和Phoenix分别是NoSQL数据库，适合处理非结构化数据。 了解它们的基础知识、用法和高级功能是提高大数据处理能力的关键。
8.快速数据处理：Redis和Flume Redis是一个高效的数据存储系统，Flume负责日志收集和传输。 熟练掌握它们的安装、配置和使用将帮助您在大数据流中游刃有余。
9.高级Web框架：SSM SSM框架与Spring、SpringMVC和MyBatis集成，适合简单Web项目的开发。 深入理解这三个框架如何协同工作将提高您的开发效率。
10.实时消息处理：Kafka Kafka作为高吞吐量的消息系统，是大数据实时处理的重要工具。 了解其架构和组件将帮助您在数据洪流中控制消息流。
11.Scala与Spark Scala语言与Spark框架的结合是大数据处理的有力武器。 掌握Scala基础知识以及Spark的Job和RDD等核心概念，为大数据处理增添动力。
12.任务调度：Azkaban和Python Azkaban提供批量工作流调度，而Python则在数据处理和可视化方面大放异彩。 了解这些工具可以帮助您更有效地管理大数据项目。
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