大數據的本質是數據挖掘深度和應用廣度的結合。
對海量數據進行有效的分析和處理，而不僅僅是大量的數據才叫做大數據。
大數據三大學習方向:大數據開發者、大數據架構師、大數據運維師範大學數據開發者、大數據架構師必須熟悉Hadoop、Spark、Storm等主流大數據平臺的核心框架。
深入了解如何編寫MapReduce作業和管理工作流來完成數據的計算，能夠使用Hadoop提供的通用算法掌握Hadoop生態系統的重要組件，如Yarn、HBase、Hive、Pig等。，從而實現平臺監控和輔助運維系統的開發。
通過學習Hadoop、Spark等大數據平臺的壹系列面向開發者的開發技術，掌握設計開發大數據系統或平臺的工具和技能，能夠從事Hadoop、Spark集群環境等分布式計算框架的部署、開發和管理，如性能提升、功能擴展、故障分析等。
大數據運營人員只需要了解Hadoop、Spark、Storm等主流大數據平臺的核心框架，熟悉Hadoop的核心組件:HDFS、MapReduce、Yarn具備大數據集群環境的資源配置，如網絡需求、硬件配置、系統建設等。
熟悉各類大數據平臺的部署模式、集群搭建、故障診斷、日常維護和性能優化，負責平臺上的數據采集、數據清洗、數據存儲、數據維護和優化。
巧用Flume、Sqoop等工具將外部數據加載到大數據平臺，通過管理工具分配集群資源，實現多用戶協同使用集群資源。
空間橋java課程培訓/發現通過靈活可擴展的Hadoop平臺，改造了傳統的數據庫和數據倉庫系統架構，監控從Hadoop部署實施到運營全過程的狀態，保證了大數據業務應用的安全性、快速響應性和可擴展性！