1. 学大数据有前途吗去好程序员学怎么样
你好
现在我们国家正在迈入大数据智能化时代
学大数据是未来的趋势
所以前途还是很好的
去哪都一样
都需要认真学习
才能学到真本事
希望能够帮助到你
祝你生活愉快！
2. 听说好程序员的大数据培训特别难进，都有什么要求
学员入学必须经过简历筛选、技能测试、能力面试。学历邀请起码是大专计算机专业。同时要具备一定的技术基础。
3. 好程序员的大数据工程师培训教的好吗，就业怎么样
我以前是在好程序员学java的，因为本身课程质量就很高，所以好好学习的话，不但能做好到一个好的工作，收入也会相应比较高的。
4. 一文看懂大数据的技术生态圈
一文看懂大数据的技术生态圈
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。
大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据（很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大），一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapRece / Tez / Spark的功能。MapRece是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapRece的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和Rece两个计算过程（中间用Shuffle串联），用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。那什么是Map什么是Rece？考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapRece程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似（hello, 12100次），（world，15214次）等等这样的Pair（我这里把Map和Combine放在一起说以便简化）；这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Rece处理。Recer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果（当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊）。然后这些Recer将再次汇总，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每个Recer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。Map＋Rece的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让Map/Rece模型更通用，让Map和Rece之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。有了MapRece，Tez和Spark之后，程序员发现，MapRece的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapRece，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapRece程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapRece程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapRece写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL！于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapRece上跑，真鸡巴慢！流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年／少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点！于是Impala，Presto，Drill诞生了（当然还有无数非着名的交互SQL引擎，就不一一列举了）。三个系统的核心理念是，MapRece引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证（因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内）。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapRece是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapRece慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapRece／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。那如果我要更高速的处理呢？如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming（流）计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了？比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。还有一个有些独立的模块是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到无法想象）。所以KV Store就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用MapRece也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证（不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作）。但是丫就是快。极快。每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。除此之外，还有一些更特制的系统／组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。以上是小编为大家分享的关于一文看懂大数据的技术生态圈的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
5. 作为一名优秀的大数据工程师要懂什么
1、从能力上来分析的，首先大数据工程师是需要有计算机编码能力的，因为面对海量的非结构化数据，你要从中挖掘出有价值的东西，需要设计算法与编写程序去实现，而程序员最牛的能力就是编写简洁高效的代码，去实现人们对未来天马行空的梦想，编码能力越强的程序员越有可能成为优秀的大数据工程师。
2、其次，大数据工程师需要统计学与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析是需要设计数据模型和算法的，应该说程序员是有这个基础的，一般优秀的大数据工程师并不是科班出身，通常是数学专业，因此提高算法设计能力是程序员转型大数据工程师的关键因素。
3、大数据工程师需要具备行业的业务知识，大数据技术的最终目的是服务于社会和企业，并对市场和企业的发展起到重大推动作用，才是大数据的价值所在，因此大数据工程师不能脱离市场。
6. 为什么说程序员学大数据靠谱
1、大数据仅仅是一门交互量大的数据库，本质上还是编程思维跟算法的比拼。这种学语言就是学编程的态度很无语，数学物理学英语都是要专心钻研的地方。不然，就停留在需要啥学啥的水平，永远就是写hello world的命。
2、大数据企业众多，逐步形成产业化。从08年开始，大数据就成为互联网信息领域的大热门。由此而来，大数据企业像雨后春笋般层出不穷。纯粹做大数据服务的公司，全国就有数百家之多。另外，更有成千上万家企业是主要利用大数据来驱动业务发展的公司。
3、大数据人才需求量大，薪资相比其他行业遥遥领先。数万家的企业都把大数据当做企业业务发展的制高点，都在不惜代价的抢滩大数据人才。就拿互联网金融行业来说，不低于一万家企业，平均每家企业都需要10人以上的数据人才，BAT就更不用说了，每家的数据人才都是以千计。据初步估计，2020年国内数据相关的各方面专业人才需求量达数百万，缺口百万级以上。在这样的情势之下，大数据人才的薪资往往都起点高，增长迅速，一个硕士毕业两年熟悉某一类模型算法的人员，月薪低于2万基本上是招不到的。
4、大数据代表未来高科技发展方向，不管是智能社会、智能城市、智能社区、智能交通、智能制造、智能理财等等，都依赖于大数据基础，这是多么巨大的市场和发展机遇。所以，在现阶段，无论你何时去决定投入，都有非常大的机会，至少未来十年，大数据一定不会衰落。
5、如果从我个人的角度上来说，如果您对大数据感兴趣，那么我觉得程序员适合学习大数据，首先我们有先天的优势，那就是我们都是技术出身，对软件和系统有天生的敏感度，另外就是程序员的逻辑思维都相对来说较强，那么就对于数据的挖掘和数据的分析存在着很大的优势。
6、程序思维的角度上来说，任何语言都是相通的，只是语法不同而已，那么无论是哪个方向的程序员学习大数据必学语言java都比别人要快，只要语法和面向对象的思想转变即可。所以这类基础性的技术类应用，我们掌握起来就会快了很多。 同样的道理，对于Spark、hadoop大数据开发技术，我们学习起来也非常的顺手。这就是我看到的程序员优势。
7、对于大数据的未来，会渗透到行业的各个角落，任何地方都脱离不开大数据的范畴。人工智能、云计算、云医疗等，都是现在炙手可热的行业标向，这些完全脱离不了大数据的支撑，由此我们就应该清晰的认识到大数据的重要性。
7. 大数据分析的技术有哪些
简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。
首先做为大数据，拿不到大量数据都白扯。现在由于机器学习的兴起，以及万金油算法的崛起，导致算法地位下降，数据地位提高了。举个通俗的例子，就好比由于教育的发展，导致个人智力重要性降低，教育背景变重要了，因为一般人按标准流程读个书，就能比牛顿懂得多了。谷歌就说：拿牛逼的数据喂给一个一般的算法，很多情况下好于拿傻傻的数据喂给牛逼的算法。而且知不知道弄个牛逼算法有多困难？一般人连这个困难度都搞不清楚好不好……拿数据很重要，巧妇难为无米之炊呀！所以为什么好多公司要烧钱抢入口，抢用户，是为了争夺数据源呀！不过运营，和产品更关注这个，我是程序员，我不管……
其次就是算数据，如果数据拿到直接就有价值地话，那也就不需要公司了，政府直接赚外快就好了。苹果落地都能看到，人家牛顿能整个万有引力，我就只能捡来吃掉，差距呀……所以数据在那里摆着，能挖出啥就各凭本事了。算数据就需要计算平台了，数据怎么存（HDFS, S3, HBase, Cassandra），怎么算（Hadoop, Spark）就靠咱们程序猿了……
再次就是卖得出去才能变现，否则就是搞公益了，比如《疑犯追踪》里面的李四和大锤他们……见人所未见，预测未来并趋利避害才是智能的终极目标以及存在意义，对吧？这个得靠大家一块儿琢磨。
其实我觉得最后那个才是“核心技术”，什么Spark，Storm，Deep-Learning，都是第二梯队的……当然，没有强大的算力做支撑，智能应该也无从说起吧。
NoSQL，分布式计算，机器学习，还有新兴的实时流处理，可能还有别的。
数据采集，数据存储，数据清洗，数据挖掘，数据可视化。数据采集有硬件采集，如OBD，有软件采集，如滴滴，淘宝。数据存储就包括NOSQL，hadoop等等。数据清洗包括语议分析，流媒体格式化等等。数据挖掘包括关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。
8. 大数据有发展前景吗去好程序员怎么样
以下是国内大数据发展的情况：
1.据数联寻英发布《大数据人才报告》，目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
2.据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》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中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
3.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达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
由此引用的官方的权威数据来看，大数据在未来的前景一片大好。
9. 好程序员学大数据需要什么条件呢
大数据需要以下六类人才：
一、大数据系统研发工程师。
这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
二、大数据应用开发工程师。
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapRece，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
三、大数据分析师。
此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
四、数据可视化工程师。
此类人才负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。
五、数据安全研发人才。
此类人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。
六、数据科学研究人才。
数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁