大数据

大数据是指数据量巨大、来源广泛、种类繁多（包括日志、视频、音频）的数据，其规模达到PB级别。现有的处理框架主要是为了应对这种大规模数据。

专业定义：大数据（Big Data或Mega Data）是一种信息资产，它的特点是海量、高增长速度和多样化。这种数据需要新的处理模式，以便增强决策能力、洞察力和流程优化能力。

大数据的五大特征：量大（Volume）、速度快（Velocity）、多样性（Variety）、价值密度低（Value）和准确性（Veracity）。

学习大数据需要哪些编程基础？

学习大数据时，需要具备Java、Python和R的基础知识。

1) Java：掌握Java SE即可，不需要学习Java Web或Java EE。学习完Java SE后，可以理解Hadoop框架。

2) Python：作为最容易学习的语言之一，Python的难度低于Java和Scala。尽管Python更直观易懂，但在学习大数据之前，还需要掌握Java。学完Java后再学Python会相对简单，大概一周时间就可以掌握。

3) R语言：虽然也可以学习，但并不推荐。因为大多数情况下，Java是最常用的语言。大数据的第一个框架Hadoop的底层代码全部由Java编写。即使学会了R，仍然无法理解Hadoop。

Java在大数据领域的重要性不言而喻，它是大数据的核心编程语言。Hadoop及其他大数据技术框架的底层都是用Java编写的，因此推荐优先学习Java。

此外，我们还可以具体说明这些语言的分工和用途。Java主要用于处理业务逻辑，而大数据则专注于数据处理。前端负责界面展示，Java负责业务逻辑，大数据则像是“大脑”，人工智能和深度学习则是“智能大脑”。

大数据的职业发展和薪资水平

掌握了大数据技术后，可以直接成为一名大数据开发工程师，无需从Java做起。积累几年经验后，可以进一步成为算法工程师。以下是大数据领域的几个主要职位及其起薪情况：

1) Hadoop工程师/Spark工程师/大数据开发工程师：起薪范围为10-25K。

2) Storm工程师/大数据工程师/大数据实时计算工程师：起薪范围为15-30K。

3) 数据仓库工程师/ETL工程师/大数据工程师：起薪范围为10-25K。

4) 大数据工程师/搜索工程师/推荐系统工程师：起薪范围为15-30K。

5) 数据挖掘工程师/算法工程师：起薪范围为15-30K。

大数据的优势

大数据得到了国家的大力扶持，许多资源都被投入到这个领域。大数据中心在贵州成立，人工智能和云计算都建立在大数据的基础上，这需要大量大数据人才。

1) 大数据人才的薪资待遇：一线城市大数据相关岗位的平均月薪为12-15K，北京的平均月薪约为17K。大数据算法工程师的年薪通常在30万至50万之间。

2) 学习大数据是否需要特定学历或专业背景：即使高中毕业也可以找到相关工作，但拥有大专及以上学历会更有优势。尽管本科学历提供了理论知识，但在实践中可能用处不大，因为实际操作技能更为重要。

大数据的学习路径

大数据高手班的课程大纲包括Linux、高并发、Hadoop生态、分布式搜索、Storm流式计算、Spark和机器学习算法。

一般来说，学习大数据之前需要完成以下几步：

1. 掌握基础编程语言（如Java）。

2. 学习基本的编程操作（如Linux、数据库和Git操作）。

3. 熟悉大数据的各种框架（如Hadoop、Hive、HBase和Spark）。

有了Java基础后，学习大数据就会事半功倍，不必再花时间在基础语言的学习上。真正的大数据学习不仅限于理论层面，例如现在常用的Spark框架，目前支持Java或Scala的开发，Python也逐渐支持。大数据的学习是一个全面的过程，基础语言只是其中一小部分，最终要形成编程思维，有了正确的指导思路，学习会更加顺利。

大数据的学习路径

一位阿里前架构师总结出了最精辟有效的学习路径图，有了编程基础后，按照这个路线图学习即可。

0基础可以学习大数据吗？

虽然大数据需要Java基础，但0基础的朋友也可以学习。

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