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零基础转行学习大数据，加米谷大数据培训机构，2020年大数据开发零基础班正在报名中...
大数据核心技术分类主要有：
大数据接入技术
Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp
大数据存储技术
Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch
大数据分析与挖掘技术
MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib
大数据共享交换技术
Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service
大数据可视化技术
Echarts、Tableau
零基础转行学习大数据：
java语言是精通掌握的基础，用于大数据开发。
接下来了解网络编程，mysql等数据库。再进一步学习，就需要了解集群技术。因为海量的数据需要采用多个数据库来进行存储和处理。即分布式存储。
目前解决的方案，是采用hadoop架构。Hadoop实现一个分布式存储，具有高容错性、高吞吐量来访问应用程序的数据，适合超大数据集的应用程序。Hadoop的高吞吐，海量数据处理的能力使人们可以方便地处理海量数据。但hadoop不擅长实时计算，另一项大数据技术storm由此而生。他具有实时的数据处理能力。
大数据的另一项技术Apache spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。用于配合hadoop和storm技术处理大数据。通过并行化地计算，加快的大数据的处理。
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大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
大数据的作用具体可分为三类：
一是可以辅助做出正确的决策
二是能够推动增强社会管理水平
三是能够推动提高安全保障能力
由于大数据里有海量的数据，存储和分析这些数据主要就是要解决效率的问题。
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完成相关的大数据培训课程，可在加米谷大数据申请考取[大数据技能证书]
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