「大數據知識體系總結(2021版)」開放下載了!

大家好,我是小五🐶


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大數據被譽爲“新石油”,如何管理並洞悉數據的價值,是企業未來發展的核心競爭力。進入大數據時代,數據規模與日俱增。另一方面,數據倉庫的市場份額被其他技術蠶食,比如大數據、機器學習和人工智能。這種趨勢給我們造成了一種印象,即數據倉庫在企業 IT 中的優先級地位正在下降。但實際上,大多數企業現在仍然至少需要一個(甚至多個)數據倉庫來爲下游的應用程序提供服務。


如今越來越多的企業對數據的實時性要求很高,以電商爲例,阿里在雙 11 會豎起一面電子屏幕,實時展示淘寶數據, 例如成交額、訪問人數、訂單量、下單量、成交量等等。 這個電子大屏的背後,就是用到我們所說的數據的 實時處理 技術

當然實時計算也不是完全實時,它一定有一個延時,只不過這個延時非常短。

什麼是數據實時處理呢?我個人對數據實時處理的理解爲:

             
這一個流程線下來,處理數據的速度在秒級甚至毫秒級。

隨着技術的普及,各家企業的框架逐漸成熟化,大數據技術的門檻會越來越低。但是由於實際業務的不斷豐富和深入,產業界對數據不斷產生新的需求。開源框架和模型工具也已經無法直接滿足實際生產和業務需求


所以本篇來梳理一下 大數據學習 方向的學習路線和知識點,包括到底要學什麼、有哪些重要知識、現在的主流的技術點有哪些。


01


大數據成長路線



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