介紹大數據技術相關基礎知識，包括大數據概述、大數據處理模型、大數據關鍵技術、大數據時代面臨的新挑戰、NoSQL數據庫、云數據庫、Google Spanner、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、流計算、圖計算和Google Dremel等。 互聯網時代已經到了數據分析并且決定發展走向，所以關于互聯網數據分析以及大數據的收集整理，以及之后針對數據做出的人工智能反映！ 資料顯示，未來3到5年，國內數據分析師、數據架構師、大數據開發工程師等人才缺口將達到級別。在大數據人才緊缺的情況下，想要快速學習，抓住大數據風口，大數據培訓課程班成為熱門的選擇之一...

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。 從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依...

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據采集、存儲、處理和呈現的有力武器。 大數據處理關鍵技術一般包括：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。 一、大數據采集技術 數據是指通過RFID射頻數據、傳感器數據、社交網絡交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或采集、高速數據全映像等大數據收集技術；突破高速...