大数据学习的五大要素——加米谷大数据

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。

一、大数据接入

1、大数据接入

已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入

2、大数据接入技术

Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp

二、大数据存储

1、大数据存储

结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储

2、大数据存储技术

Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch

三、数据分析挖掘

1、大数据分析与挖掘

离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习

2、大数据分析与挖掘技术

MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib

四、大数据共享交换

1、大数据共享交换

数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出

2、大数据共享交换技术

Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service

五、大数据展现

1、大数据展现

图化展示（散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘），文字展示；

2、大数据展现技术

Echarts、Tableau

国家规划大数据产业发展战略，各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务，越来越多的企业逐渐转型于大数据，大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏，加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程，主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外，还有对应代码实战，全流程学完之后会有实战大数据项目，整体把控学习效果，教学目的旨在提高学员实战能力， 真实提升自身大数据能力。