大数据技术与原理总结

2、 数据分析的目的是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。 在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。

3、 大数据技术主要包括以下几个方面的学习内容：1、数据管理和存储：了解各种数据存储技术，如关系型数据库(如MySQL、Oracle)、NoSQL数据库(如MongoDB、Redis)以及分布式文件系统(如Hadoop HDFS)。 学习如何设计和管理庞大的数据集，包括数据采集、存储、索引、备份和恢复等。

1、 ①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。 ②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。 ③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。 ④Hadoop：碧败卖分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。

4、 大数据学习的主要内容有：一、计算机科学基础 作为大数据领域的学习者，首先需要掌握计算机科学的基础知识，包括但不限于数据结构、计算机网络、操作系统、数据库等。 这些基础知识有助于理解大数据处理的底层原理和机制。 二、大数据技术基础 这一板块的学习主要包括大数据存储技术、处理技术和查询技术等。