大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于zabbix交换机流量汇总的问题，于是小编就整理了1个相关介绍zabbix交换机流量汇总的解答，让我们一起看看吧。
该如何学习大数据知识？
谢邀。这朋友首先要明白一个道理，大数据是一个泛化的概念。就像互联网，计算机这样的专有名词，比如一个人问你我如何去学习互联网，你一定会告诉他，互联网一个泛指的概念，它包括方方面面很多细分的项目，你想自学的大数据也是非常泛化的概念，就拿你擅长的Java这个工具。她也能在大数据上的拥有广泛的应用。包括数据库集群技术，分布式技术，还有网站性能优化，包括CDn镜像技术虚拟化，云计算共享，存储海量数据等。我个人的建议，你如果擅长Java的话，您完全没有必要自学。因为任何一个语言任何一个工具都要在一个大的使用场景的人来实现，那么我的建议是你参加一个针对性的项目培训，以后去应聘到相关的公司参加项目小组。因为云计算是个泛指的概念有很多门类，你的这个专业可以通过你的小组参加具体的实践项目。进而达到提升的目的。通过参与具体的项目，你可以接触到云计算的方方面面，最起码是概念上的方方面面，然后具体可以从你擅长的专业角度有所突破。你想在大数据企业就业的话，获得一个大企业的认证非常重要。目前国内最火的云计算，应该属于阿里云。那么你首先应该取得阿里云的企业级的认证。包括阿里云的数据处理和分析。报表场景的实现，企业自主平台阿里云的企业认证，包括ACp11003模块等等。以上说了一大堆废话，给你的最终的建议就是:参加一个团队，上手一个项目，获取商业应用的经验后，以一个有经验的大数据平台工作人员的身份，跳槽到更高层级的企业。你们职业发展薪资待遇就会有一个更大的提升。
大数据是我的主要研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。
要想系统的学习大数据最常见的学习途径就是读大数据专业的本科或者研究生，目前国内不少高校已经开设了大数据专业，每年也培养了一批专业的大数据人才。但是就像鄂维南院士所说的，目前体制内的教育已经远远满足不了大数据行业的人才需求，要想让大数据人才的培养逐步满足市场的需要应该多方面培养人才。
大数据是一个典型的多学科交叉领域，不少高校可以说是举全校之力来办大数据专业。在2006年举办的大数据教育论坛上，不少高校介绍了大数据专业开设的课程，包括北京大学、上海交通大学、中山大学、清华大学等高校的专家都做了经验介绍。
这些高校的大数据课程可以概括在以下几个方面：
第一，数学课程。这是各家高校普遍重视的课程，大数据需要扎实的数学基础，所以数学课程以及算法课程是各大高校大数据专业的重心之一。
第二，统计学课程。大数据分析与传统统计学有莫大的关系，可以说有发展也有继承，所以统计学方面的知识也是重点学习的内容之一。
第三，计算机课程。大数据是物联网和云计算发展的结果，所以计算机课程一定是大数据专业的重点课程。
所以，要想系统的学习大数据要具备扎实的数学基础、统计学基础和计算机基础，对于在校的大学生来说，读研是一个比较好的选择。如果条件不允许，那么可以通过自学或者参加大数据项目组的方式边学边用。
我目前在带大数据团队做一些落地应用，我会陆续在头条上写一些相关的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以咨询我。
谢谢！
本人工作以来一直在大数据领域深耕，对于大数据的入门者有少许的建议。大数据领域的工作方向主要分为以下几类:
1.计算平台方向
2.数据处理方向
3.数据分析方向
4.算法应用方向
目前大部分公司的子部门也基本按这些进行细分，上述各个领域的侧重点也不一样。
1.计算平台方向。自从07年hadoop技术横空出世以后，使得廉价的机器也能部署成分布式计算环境，所以这块技术主要围绕着hadoop生态。这个需要学习hdfs分布式文件，hbase或hive分布式数据库技术，spark或者flink等分布式计算技术，zookeeper等分布式协调技术等。根据个人喜好可以侧重底层技术的优化及维护，或者基于这些技术的应用开发。
2.数据处理方向，大致是指ETL工程师。该职位主要是加工处理各个数据源的数据，包括日志收集的、业务库产生的等。根据这些数据供其他工种的同学进行使用，比如产生各种报表，或者拿来给算法做训练。这一块侧重sql技术或者python技术，他们更侧重于对业务的理解，技术相对弱化一点。
3.数据分析方向。这块的岗位主要是数据分析师，实际中使用比较多的是sql和excel。如果把业务比喻成人，数据就是血液，而数据分析师就是通过血液进行人体症状判断的医生。很多时候数据分析师比业务方还懂业务，他们需要分析业务的痛点，通过分析数据寻找解决方案。这块需要很强的逻辑分析能力和沟通能力。
4.算法工程师。这个基本上处于大数据食物链顶端的工种。他们需要精通高数、高代、概率论与统计等等数据基础，同时需要掌握python或scala至少一门语言，需要掌握机器学习或深度学习的知识。门槛相对其他工种稍高一点。基础的算法工程师一般调用算法开发包进行业务开发，同时进行参数调优。高级的算法工程师需要看论文自己实现算法，或者根据业务情况优化数学公式。如果想从事这块，你需要很扎实的数学基础，并且要热爱数学才能持之以恒坚持下去。
对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。
那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。
第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。
第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。
第三阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
第四阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。
2021大数据学习路线图：
1.首先你需要对大数据有一个清晰地认知，什么是大数据？大数据都能干什么？我对大数据感兴趣吗？能坚持下来吗？我要学习大数据现在有什么基础？还有什么地方要补足？学习大数据之前千万要想好这些，要不很有可能你学习到一个阶段就半途而废了。
2.如果你之前没有编程的经历，那么你要选择一门编程语言去辅助你做大数据项目。我建议学习Java，现在Java培训机构很多，网上的视频文章等学习资源也很多，而且大数据相关技术栈中有相当一部分也是Java开发的，所以懂Java对于你学习大数据有很大的帮助。
3.如果你有Java基础，或者通过学习已经掌握了JavaWeb相关的技术，例如数据库，数据结构，JQuery，Spring等，就可以开始接触大数据相关的技术了。这一阶段需要学习的知识很多，批处理框架Hadoop，分布式文件管理系统HDFS，流式计算框架Spark，交互式框架Hive等，另外你还需要恶补一些数学知识，如概率论，离散数学，统计学等。
4.实践是检验真理的唯一标准，理论知识充足时候一定要实践，记住，实践非常重要，最好结合身边的应用场景，做一到两个大数据的项目，跟随着项目，你才能以最快的速度成长。
5.不断地学习新的知识技术，多去拜读大数据相关的论文，其实到大数据层面，更多的是解决问题的思路而不是解决问题的办法。
6.坚持，凑个偶数。
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