大数据和云计算：如何学习大数据和云计算？

如今，大数据和云计算这两种主流技术已成为IT领域关注的焦点，有很多人对这两种技术产生了兴趣并想要学习，那么什么是大数据和云计算呢？又该如何去学习大数据和云计算呢？

一、大数据

大数据是指无法用常规工具在一定时间范围内被捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

1、特点（5V）

①Volume（大量）：数量巨大

②Velocity（高速）：系统中的数据流速

③Variety（多样）：多样的数据类型

④Value（价值）：低价值密度

⑤Veracity（真实性）：数据保密性和可用性

2、大数据学习内容

大数据的学习内容可以分成两个阶段来学习—Java阶段和大数据阶段。

①Java阶段

静态网页基础：HTML基础知识及CSS

JavaSE：JavaSE基础语法及面向对象使用、JavaAPI常见操作类、MySQL数据库及SQL语句、掌握JDBC完成数据库的数据操作、线程、网络编程、反射基本原理。

JavaWeb：掌握Jquery基本操作和使用、掌握注解基本概念和使用、掌握版本控制工具使用。

企业及框架Spring、Spring mvc、SpringBoot、Mybatis。

②大数据阶段

准备工作：掌握Linux系统基础知识、学习CentOS及Maven。

大数据技术框架学习：HDFS、MapReduce、Yarn、HBas、MongoDB、Redis、Flume、Scala、Kafka、Spark、Hive、Flink、ES、Oozie。

③项目实战：

这个阶段需要进行项目实战，所要实战的项目要包含上面的全部内容，以加深自己对大数据技术知识体系的掌握程度。

二、云计算

云计算是分布式计算的一种，指通过网络“云”将庞大的数据处理程序分解成众多的小程序，然后通过多个服务器组成的系统对这些小程序进行处理和分析云计算原理，得到结果并返回给用户。在云计算的早期，简单地说，它是一种简单的分布式计算，它解决了任务分配问题，并合并了结果。因此，云计算也被称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间（几秒钟）内处理数以万计的数据，从而实现强大的网络服务。

1、特点

①虚拟化技术：虚拟化突破了时间、空间的界限。

②动态可扩展：动态扩展虚拟化的层次对应用进行扩展。

③按需部署：根据用户的需求快速配备计算能力及资源。

④灵活性高：兼容性非常强。

⑤可靠性高：服务器故障也不影响计算与应用的正常运行。

⑥性比价高：将资源放在虚拟资源池中统一管理在一定程度上优化了物理资源，PC组成云费用低，性能不逊于大型主机。

⑦可扩展性：在对虚拟化资源进行动态扩展的情况下，同时能够高效扩展应用，提高计算机云计算的操作水平。

2、云计算学习内容

①基础学习：

计算机网络基础（云计算网络、计算机网络）、Linux系统基础知识、Python基础知、Web基础知识、DevOps运维自动化。

②数据库学习及运维管理：

数据库基础知识、数据库管理与运维、数据库安全与高可用、Nosql数据库技术。

③企业级云架构管理与综合实战：

KVM虚拟化技术、高并发web平台架构技术、大型云架构部署与管理、Docker容器集群构建与管理、云架构自动化配置与监控。

三、大数据与云计算的区别

简而言之，大数据技术主要是围绕着数据的价值化来展开运作的；云计算是硬件资源的虚拟化，就以当前大数据和云计算的发展趋势来看，两者的前景都是很不错的。

大数据的就业方向主要是：数据分析师、数据挖掘工程师、大数据开发工程师、算法工程师及数据安全研究员。

云计算的就业方向主要是：云计算运维岗位、云计算平台开发岗位及软件开发岗位。

其次大数据主要是面向应用的，云计算主要研究的是硬件和基础运算框架，可以根据自己的兴趣选择学习大数据还是云计算。

大数据和云计算虽然是两种技术，但是大数据的对数据进行转化处理的过程离不开云计算的支持，两者之间的关系像硬币正反面一样，缺一不可。通过上面对大数据和云计算的介绍及学习内容后，大家知道大数据和云计算应该学习什么了吗？

（编辑：南京站长网）

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