1. Office 哪個版本最好用，我是做大數據分析的，對於數據穩定性和Excel表格可操作性要求較高，

這種情況，我推薦office
2016版本，
首先office
2016版本能夠只通過鍵盤就可以操作更回多的excel功能，不再讓滑鼠答拖慢進度，
而且新增加的功能使數據對比和操作更加便捷；
其次office
2016卓越的數據防丟失功能極大限度地提高了數據操作的穩定性，讓數據不輕易丟失。

2. 如果將大數據量的word文檔內容導入資料庫

放棄掉把,程序可以把你寫死

3. 求維克托·邁爾-舍恩伯格《大數據時代》必讀書系WORD或者PDF

數據圈論壇上有這本書樓主直接去下載就行了，pdf版的

4. 怎麼把Word大數據導入CDR裡面

1.
打開word文檔並選擇要入導入CDR中的表格右鍵復制。如圖：
2.打開CDR，在CDR菜單條中依次選擇"編輯"---"選擇性專粘貼屬"，在彈出對話框中選擇"圖畫增強的圖元文件"並確定。如下圖：
3.完成上步後，在CDR頁面中就導入了word表格，線型、文字、格式都沒有變化。如果需要改文字，直接更改就可了。完全可以現CDR對它的隨意操作,非常方便。如果如圖：

5. 要把一個大數據的Excel表插到Word.該怎麼做

1，先復制EXCEL中的數據
2，在粘貼到WORD中；粘貼後可能不美觀，調整適當的寬度、高度 即可

6. 怎麼在word里做大數據表格，急

用橫排吧，「文件」→「頁面設置」→「頁邊距」→「方向」→選擇「橫向」

7. Word文檔可以做大數據嗎

word刪除空白頁方法匯總
1.將滑鼠放在前一頁的最後,用DEL健刪除。如果空白面是最後一頁,且滑鼠在第一行，可選「格式」-「段落」，將這一行的行距設為固定值1磅，該空白頁將自動消失。
2.先顯示分頁符，即在Word的左下角調整到「普通視圖」狀態，這時分頁符就出現了，直接刪除即可。
3 選擇「替換」點「高級」，在裡面選擇「使用通配符」以後下面有一個「特殊字元」字的開頭，按住shift的時候再點下滑鼠，選擇空白頁,再刪除（解決了我的問題）
4.如果是插入分頁符造成的空白頁，少的話，刪除分頁符就行，就是到空白頁頂部按退格鍵。（普通視圖護訂篙寡蕻干戈吮恭經下或打開編輯標記會顯示分頁符）
5.如果分頁符很多，可以編輯/替換/高級/特殊字元/人工分頁符/全部替換就可以了。
6.如果是你畫了一個表格，佔了一整頁，造成最後一個回車在第二頁刪不了，可以將表格縮小一點或者將上面或者下面頁邊距設小一點，在文件/頁面設置中，上下的數字改小一點。
7.將滑鼠放在前一頁的最後,用DEL健刪除。如果空白面是最後一頁,且滑鼠在第一行，可選「格式」-「段落」，將這一行的行距設為固定值1磅，該空白頁將自動消失。
8、後面有空白是上一頁內容過多導致的，一般可以把滑鼠點到空白面上，然後按回退鍵，退有內容的那一面，空白的就沒有了，如果還存在，可以稍調整一下上一頁內容，少一行就可以了 。
9、word 預覽有空白頁 頁面視圖時沒有。空白頁有頁碼，造成我列印的文檔頁碼不連續。怎樣刪除：可能是你的文檔中有過寬，過長的對象（如表格，圖片，公式），導致與列印紙張的規格不一至，調整附近的對象（如表格，圖片，公式）大小看看。也可能與分欄和一些可個和回車符號有關。
10、ctrl+enter即可去除空白頁
11、插入表格後的Word刪除空白頁

8. 大數據如何入門

導讀：

第一章：初識Hadoop

第二章：更高效的WordCount

第三章：把別處的數據搞到Hadoop上

第四章：把Hadoop上的數據搞到別處去

第五章：快一點吧，我的SQL

第六章：一夫多妻制

第七章：越來越多的分析任務

第八章：我的數據要實時

第九章：我的數據要對外

第十章：牛逼高大上的機器學習

經常有初學者會問，自己想往大數據方向發展，該學哪些技術，學習路線是什麼樣的，覺得大數據很火，就業很好，薪資很高……首先，如果你確定了想往這個方面發展，先考慮自己的過去從業經歷、專業、興趣是什麼。計算機專業——操作系統、硬體、網路、伺服器？軟體專業——軟體開發、編程、寫代碼？還是數學、統計學專業——對數據和數字特別感興趣？

其實這就是想告訴你大數據的三個發展方向，平台搭建/優化/運維/監控、大數據開發/設計/架構、數據分析/挖掘。

先扯一下大數據的4V特徵：

  • 數據量大，TB->PB

  • 數據類型繁多，結構化、非結構化文本、日誌、視頻、圖片、地理位置等；

  • 商業價值高，但是這種價值需要在海量數據之上，通過數據分析與機器學習更快速的挖掘出來；

  • 處理時效性高，海量數據的處理需求不再局限在離線計算當中。

    • 現如今，正式為了應對大數據的這幾個特點，開源的大數據框架越來越多，越來越強，先列舉一些常見的：

    文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

    離線計算：Hadoop MapRece、Spark

    流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

    K-V、NOSQL資料庫：HBase、Redis、MongoDB

    資源管理：YARN、Mesos

    日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

    消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

    查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

    分布式協調服務：Zookeeper

    集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

    數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib

    數據同步：Sqoop

    任務調度：Oozie

    ······

    第一章：初識Hadoop

    1.1學會網路與Google

    不論遇到什麼問題，先試試搜索並自己解決。

    Google首選，翻不過去的，就用網路吧。

    1.2參考資料首選官方文檔

    特別是對於入門來說，官方文檔永遠是首選文檔。

    相信搞這塊的大多是文化人，英文湊合就行，實在看不下去的，請參考第一步。

    1.3先讓Hadoop跑起來

    Hadoop可以算是大數據存儲和計算的開山鼻祖，現在大多開源的大數據框架都依賴Hadoop或者與它能很好的兼容。

    關於Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什麼：

  • Hadoop 1.0、Hadoop 2.0

  • MapRece、HDFS

  • NameNode、DataNode

  • JobTracker、TaskTracker

  • Yarn、ResourceManager、NodeManager

    • 自己搭建Hadoop，請使用第一步和第二步，能讓它跑起來就行。

    建議先使用安裝包命令行安裝，不要使用管理工具安裝。

    另外：Hadoop1.0知道它就行了，現在都用Hadoop 2.0.

    1.4嘗試使用Hadoop

  • HDFS目錄操作命令；

  • 上傳、下載文件命令；

  • 提交運行MapRece示常式序；

  • 打開Hadoop WEB界面，查看Job運行狀態，查看Job運行日誌。

  • 知道Hadoop的系統日誌在哪裡。

    • 1.5了解它們的原理

    MapRece：如何分而治之；

    HDFS：數據到底在哪裡，什麼是副本；

    Yarn到底是什麼，它能幹什麼；

    NameNode到底在幹些什麼；

    ResourceManager到底在幹些什麼；

    1.6自己寫一個MapRece程序

    仿照WordCount例子，自己寫一個（照抄也行）WordCount程序，

    打包並提交到Hadoop運行。

    不會Java的話，Shell、Python都可以，有個東西叫Hadoop Streaming。

    如果能認真完成了以上幾步，恭喜你，你的一隻腳已經進來了。

    第二章：更高效的WordCount

    2.1學點SQL吧

    如果不懂資料庫的童鞋先學習使用SQL句。

    2.2 SQL版WordCount

    在1.6中，你寫（或者抄）的WordCount一共有幾行代碼？

    如果用SQL的話：

  • SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;

    • 這便是SQL的魅力，編程需要幾十行，甚至上百行代碼，SQL一句就搞定；使用SQL處理分析Hadoop上的數據，方便、高效、易上手、更是趨勢。不論是離線計算還是實時計算，越來越多的大數據處理框架都在積極提供SQL介面。

    2.3安裝配置Hive

    Hive算是數據倉庫工具，安裝不難，網上有很多教程，配置完成後，可以正常進入Hive命令行。

    2.4試試使用Hive

    嘗試在Hive中創建wordcount表，並運行2.2中的SQL語句。在Hadoop WEB界面中找到剛才運行的SQL任務。看SQL查詢結果是否和1.4中MapRece中的結果一致。

    明明寫的是SQL，為什麼Hadoop WEB界面中看到的是MapRece任務？

    2.5學會Hive的基本命令

    創建、刪除表；載入數據到表；下載Hive表的數據；並學習更多關於Hive的語法和命令。

    以上如果按照第一章和第二章的流程認真完整的走了一遍後，應該已經具備以下技能和知識點：

    0和Hadoop2.0的區別

    MapRece的原理（還是那個經典的題目，一個10G大小的文件，給定1G大小的內存，如何使用Java程序統計出現次數最多的10個單詞及次數）；

    HDFS讀寫數據的流程；向HDFS中PUT數據；從HDFS中下載數據；

    自己會寫簡單的MapRece程序，運行出現問題，知道在哪裡查看日誌；

    會寫簡單的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL語句；

    Hive SQL轉換成MapRece的大致流程；

    Hive中常見的語句：創建表、刪除表、往表中載入數據、分區、將表中數據下載到本地；

    從上面的學習，你已經了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存儲框架，它可以用來存儲海量數據，MapRece是Hadoop提供的分布式計算框架，它可以用來統計和分析HDFS上的海量數據，而Hive則是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL介面，開發人員只需要編寫簡單易上手的SQL語句，Hive負責把SQL翻譯成MapRece，提交運行。

    此時，你的認知中「大數據平台」是這樣的：


  • 這時，使用Flume採集的數據，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的數據可以由多個消費者同時消費，其中一個消費者，就是將數據同步到HDFS。

    • 總結：

    為什麼Spark比MapRece快。

    使用SparkSQL代替Hive，更快的運行SQL。

    使用Kafka完成數據的一次收集，多次消費架構。

    自己可以寫程序完成Kafka的生產者和消費者。

    前面的學習已經掌握了大數據平台中的數據採集、數據存儲和計算、數據交換等大部分技能，而這其中的每一步，都需要一個任務（程序）來完成，各個任務之間又存在一定的依賴性，比如，必須等數據採集任務成功完成後，數據計算任務才能開始運行。如果一個任務執行失敗，需要給開發運維人員發送告警，同時需要提供完整的日誌來方便查錯。

    第七章：越來越多的分析任務

    不僅僅是分析任務，數據採集、數據交換同樣是一個個的任務。這些任務中，有的是定時觸發，有點則需要依賴其他任務來觸發。當平台中有幾百上千個任務需要維護和運行時候，僅僅靠crontab遠遠不夠了，這時便需要一個調度監控系統來完成這件事。調度監控系統是整個數據平台的中樞系統，類似於AppMaster，負責分配和監控任務。

    7.1 Apache Oozie

    1. Oozie是什麼？有哪些功能？

    2. Oozie可以調度哪些類型的任務（程序）？

    3. Oozie可以支持哪些任務觸發方式？

    4.安裝配置Oozie。

    7.2其他開源的任務調度系統

    Azkaban

    light-task-scheler

    alibaba/zeus

    ……

    此時：


    第八章：數據要實時

    在第六章介紹Kafka的時候提到了一些需要實時指標的業務場景，實時基本可以分為絕對實時和准實時，絕對實時的延遲要求一般在毫秒級，准實時的延遲要求一般在秒、分鍾級。對於需要絕對實時的業務場景，用的比較多的是Storm，對於其他准實時的業務場景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。當然，如果可以的話，也可以自己寫程序來做。

    8.1 Storm

    1. 什麼是Storm？有哪些可能的應用場景？

    2. Storm由哪些核心組件構成，各自擔任什麼角色？

    3. Storm的簡單安裝和部署。

    4. 自己編寫Demo程序，使用Storm完成實時數據流計算。

    8.2 Spark Streaming

    1. 什麼是Spark Streaming，它和Spark是什麼關系？

    2. Spark Streaming和Storm比較，各有什麼優缺點？

    3. 使用Kafka + Spark Streaming，完成實時計算的Demo程序。

    此時：


  • 至此，大數據平台底層架構已經成型了，其中包括了數據採集、數據存儲與計算（離線和實時）、數據同步、任務調度與監控這幾大模塊。接下來是時候考慮如何更好的對外提供數據了。

    • 第九章：數據要對外

    通常對外（業務）提供數據訪問，大體上包含以下方面：

    離線：比如，每天將前一天的數據提供到指定的數據源（DB、FILE、FTP）等；

    離線數據的提供可以採用Sqoop、DataX等離線數據交換工具。

    實時：比如，在線網站的推薦系統，需要實時從數據平台中獲取給用戶的推薦數據，這種要求延時非常低（50毫秒以內）。

    根據延時要求和實時數據的查詢需要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。

    OLAP分析：OLAP除了要求底層的數據模型比較規范，另外，對查詢的響應速度要求也越來越高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的數據模型比較規模，那麼Kylin是最好的選擇。

    即席查詢：即席查詢的數據比較隨意，一般很難建立通用的數據模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。

    這么多比較成熟的框架和方案，需要結合自己的業務需求及數據平台技術架構，選擇合適的。原則只有一個：越簡單越穩定的，就是最好的。

    如果你已經掌握了如何很好的對外（業務）提供數據，那麼你的「大數據平台」應該是這樣的：


    第十章：牛逼高大上的機器學習

    這里本人也沒有接觸太多，稍微講一下我們的業務場景應用，遇到的能用機器學習解決的問題大概這么三類：

    分類問題：包括二分類和多分類，二分類就是解決了預測的問題，就像預測一封郵件是否垃圾郵件；多分類解決的是文本的分類；

    聚類問題：從用戶搜索過的關鍵詞，對用戶進行大概的歸類。

    推薦問題：根據用戶的歷史瀏覽和點擊行為進行相關推薦。

    大多數行業，使用機器學習解決的，也就是這幾類問題。

    入門學習線路：

    數學基礎；

    機器學習實戰（Machine Learning in Action），懂Python最好；

    SparkMlLib提供了一些封裝好的演算法，以及特徵處理、特徵選擇的方法。

    那麼把機器學習部分加進 「大數據平台」。