大数据4v是指哪四个

       大数据4v是指哪四个？大数据4v是指volume(大量)、velocity(高速)、variety(多样)、value(价值)。

       大数据4v是指哪四个

       大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他数据分析方法的使用。全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

       大数据需要学习什么课程

       Java基础。一方面Java是目前使用为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言;另一方面Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java开发，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个要条件，就是掌握Java语言编程。

       Linux系统、Hadoop生态体系。大数据的整个框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个开源的分布式计算+分布式存储平台，是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB数据的存储、处理、分析、统计等业务。在这一阶段，你必须要掌握Hadoop的核心组件，包括分布式文件系统HDFS、资源调度管理系统YARN以及分布式计算框架MapReduce。

      分布式计算框架Spark&Storm生态体系。随着学习的深入，在具备一定的基础之后，你就需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark无论是在性能还是在方案的统一性方面，都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。

      大数据的就业前景怎么样

      据职业社交平台发布《2016年中国互联网热只为人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下互联网行业中需求量大的岗位，特别是数据分析师的供给指数低，仅为0.05，属于高度稀缺岗位。数据分析人才跳槽速度也很快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将会达到1400万，而在BAT企业的岗位中，60%以上都是在招大数据人才。

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