大数据分析太难了学的想哭

　　随着大数据热潮的兴起，越来越多的人群想要进入大数据行业，尤其是对于没有技术功底的人群来说，一般会考虑报一些大数据培训班来进行系统的学习，一段时间之后就忍不住吐槽，学大数据学得想哭。事实上，任何一门新技能的习得，肯定是需要付出努力的，尤其是在基础薄弱的情况下，学习难度可想而知。

　　然而近来也会有这样一种声音在网上：大数据太难学了，学大数据学得想哭。其实学习本来就没那么简单，但是如果努力了还学不好大数据，就应该好好反思自己的学习方法是不是出了问题。下面小编就带大家看看，大数据真有这么难学吗?
 

　　为什么觉得大数据难学?
 

　　不可否认确实有一些人学大数据纯粹是兴趣使然，但是大多数人都是冲着大数据行业高薪资好前景去的。因此学习的出发点可能就过于功利和急于求成，当然不是说不能因为这个去学习，而是绝大多数人只是一时的头脑发热，并没有考虑清楚怎样去学习，也并没有付出多少努力。最后浪费了不少时间，甚至还有的人报了培训班浪费了不少钱，后悔莫及地大呼：学大数据学得想哭!大数据真难学!大数据真有这么难学吗?还是你根本就没有下定决心努力去学习呢?希望大家在觉得学习很难的时候，问一问自己到底为此付出了多少努力，如果使用时是因为没有花费多少心血而没学好，那就没什么好抱怨的了。
 

　　这个时候，作为初学者，我们需要的就是摆正心态。大数据兴起的时间不长，但是热度空前，长远来看，大数据这门技能是值得花时间去学习和掌握的。在学习大数据之前，不妨先冷静下来问问自己，对于大数据行业是否真的有足够的兴趣，能否静下心来钻研学习。
 

　　在决定学习大数据之后，对大数据课程相对驳杂的知识体系，要做好心理准备。以学习大数据开发来说，不要将大数据开发看做一门与java、python等相似的IT语言，事实上，大数据更像是一门技术，其中包含的内容相对比较多。
 

　　正式开始大数据学习之前，做一些前期的准备，先购买一些相关的书籍，从网上找一些相关的资料去，详细了解究竟什么是大数据开发，然后根据自己的实际情况确定是自学，还是参加大数据培训班来学习。
 

　　前期的准备，要做到对于大数据的一些基本概念以及知识，有一定的了解。从java、linux、hadoop、hive、oozie、web、flume再到python、hbase、kafka、scala、spark，了解这些和大数据紧密相关的技术知识，对于后期的正式学习都是有好处的。
 

　　另外，网上各种交流学习的社群，也可以加入其中，和同样对大数据感兴趣的志同道合之士一起交流，一起学习，也能互相督促，大家一起学习进步。有条件的话，可以结识一些前辈老师或者行业大牛，这对于大数据学习以及以后的职业生涯也是有帮助的。
 

　　当你真正了解大数据这个行业的时候，才能更多的去理解并知道大数据的价值以及前景，也能更加坚定克服困难。也许真的学大数据学得想哭，但是依然想要深入其中，这就是大数据的魅力。任何一门新技能的学习，都是需要付出时间和精力的，作为新兴热门的大数据行业更是如此。

 

　　另一种情况是努力了，但是还是学不好大数据，这种很明显是学习方法不科学。不少自学大数据的小伙伴都有这样的经历，一开始什么都不懂，然后在百度到处搜索学习教程，缓存了各种各样的免费视频资料，今天看这个老师的，明天看那个老师的，最后好像什么都懂，但是又好像什么都弄不清楚。这就是因为没有老师的指导，又缺乏学习的具体规划，没有系统全面的掌握知识，盲目的学习导致努力的方向根本就错了。因此其强烈建议那些本来就缺乏基础以及自律能力差的小伙伴，学习大数据一定要报培训班，只用花些钱就可以少许多弯路。

　　大数据需要学什么?
 

　　这里你可以参考《大数据分析培训课程内容》和《大数据分析培训课程大纲》

　　Hadoop：(common、HDFS、MapReduce、YARN)重点中的重点。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS 和 MapReduce，Hadoop的思想：处理数据的思想。Hadoop用Java编写的开源软件框架，用于分布式存储，并对非常大的数据集进行分布式处理,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群进行高速运算和存储。

　　HDFS：Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

　　NameNode：NameNode是一个通常在HDFS实例中的单独机器上运行的软件，它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到

　　DataNode:DataNode也是一个通常在HDFS实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。

　　MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算

　　Hive(MPP架构):大数据数据仓库，通过写SQL对数据进行操作，类似于mysql数据库中的sql。

　　HBase基于HDFS的NOSQL数据库，面向列的存储。

　　Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。

　　大数据学习路线规划：
 

　　以AAA教育的大数据分析课程为例，课程学习分成七个阶段，从零基础入门到能力进阶提升，循序渐进，即使是大数据小白也可以学好大数据后马上就业。
 

　　阶段一 大数据基础增强
 

　　本阶段重点讲解 Linux 操作基础、 Shell 编程、 Zookeeper 集群和 hadoop 集群环境准备等内容，可以帮助没有 Linux 基础 或者 Linux 基础薄弱的学员， 达到熟练使用

　　Linux、熟练安装 Linux 上的软件，熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构， 为大数据内容的深入学习做好充足的准备。
 

　　阶段二 大数据 Hadoop 离线分布式系统
 

　　大数据 Hadoop 离线分布式系统
 

　　阶段三 大数据 Storm 实时计算系统
 

　　本阶段通过全面 Storm 内部机制、原理以及 strom 实时看板案例的深入讲解和练习，让学习者能够拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示的编程能力
 

　　阶段四 大数据 Storm 项目实战
 

　　实时采集线上业务系统日志，对接 Storm 流式计算平台实时分析，出现异常信息，调用告警业务通知相关负责人，达到监 控业务系统运行的功能， 基于日志进行监控，监控需要一定规则，对触发监控规则的日志信息通过短信和邮件进行告警。
 

　　阶段五 大数据 Spark 内存计算系统
 

　　Spark 可以用于批处理、交互式查询(Spark SQL) 和实时流处理(Spark Streaming) 等相关内容， 本阶段通过讲解 Spark 一站式处理框架，让学习者掌握 Spark 相关的开发技术，达到能够胜任 Spark 相关工作的能力。
 

　　阶段六 大数据 Spark 项目实战
 

　　用户画像是根据用户基本属性、社会属性、生活习惯和消费行业等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。

　　最后，小编想说的是，在大家学大数据学得想哭的时候，认认真真反思一下，自己真的足够努力吗?自己的学习方法真的没问题吗?只要解决了这两个问题大家就会发现，大数据真没那么难学。