❶ 大數據時代，怎樣更"開心"的活著

知足者常樂

  • 你喜歡什麼樣的人？ 科學家，政治家，發明家，畫家，音樂家，演員……你想要名揚天下，千古留名嗎？你佩服誰？

  • 好好活著，幫助別人好好活著。造福社會。自己過得幸福，幫助身邊的人獲得幸福。

    • 1、【我堅信，生活的殘酷在於，人們最終只看結果，不看過程。我堅信，所有那些不理解你的人，假以時日，如果有結果，他們必將明白；但如果沒有結果，你要麼等死，要麼一直被罵，要麼被迅速遺忘，直到有一天你拿出結果。】——樂嘉《本色》168頁

    2、【有一次在教會聽演講，深受啟發。牧師說道，一個人是否不枉此生，一是看他是否完成了他想做的，二是看大家是否很高興曾經有這個人的存在。】——《談笑間》樂嘉

    3、【戀愛本來便是去體味人生，肯定存在的意義，在獨特的對方身上所投射的獨特慾望，看清楚自己的限制、弱點和人性真面目，從中學習成長，體驗來訪此生的意義，也從付出的過程中，學習自我進步和感恩。愛情最重要的意義，在通過與對方相處修行自己，讓自己成長。】——素黑《好好愛自己》

    4、【生命的意義在於付出,在於給予,而不是在於接受,也不是在於索取。】——巴金

    5、【一個人的價值，在於他貢獻了什麼，而不在於他能得到什麼。原文：The value of a man resides in what he gives and not in what he is capable of receiving.】——愛因斯坦《教育論》

    6、【我們對生命的責任，是去創造更高級的生命，而不是去復制那些低等的生命。】——歐文·亞隆《當尼采哭泣》214頁

    7、【真正的愛是內在創造力的表現，包括關懷、尊重、責任心和了解諸多因素。愛不是一種消極的沖動情緒，而是積極追求被愛人的發展和幸福，這種追求的基礎是人的愛的能力。】——弗洛姆《愛的藝術》

    8、【愛人吧！對人的愛是你道德的核心！應當這樣生活：讓你的道德核心健康、純潔、強大無比！做一個真正的人，這就是說要為你周圍的人貢獻出自己心靈的力量，讓他們更美好，精神上更富有、更完美；讓你生活中接觸的每一個人從你那兒，從你的心靈深處得到一點最美好的東西。】——蘇霍姆林斯基

    9、【人類的精神與動物的本能區別在於，我們在繁衍後代的同時，下一代身上留下自己的美、理想和對於崇高而美好的事物的信念。】——蘇霍姆林斯基

    10、【道德並非陳腐條文的遵守，而是至性真情的流露。所以德育從根本做起，必須怡情養性。美感教育的功用就在怡情養性，所以是德育的基礎功夫。嚴格地說，善與美不但不相沖突，而且到最高境界，根本是一回事，它們的必有條件同是和諧與秩序。從倫理觀點看，美是一種善；從美感觀點看，善也是一種美】——朱光潛《大美人生》

    11、【愛的給予既不是謙卑的奉獻，也不是傲慢的施捨，它是出於內在的豐盈的自然而然的流溢，因而是超越於道德和功利的考慮的。】——周國平《人生哲思錄》164頁

❷ 大數據培訓哪家強哪個好

這個要看你在哪個城市了，每個城市所存在的機構都不一樣。最好選擇覆蓋地區廣的，版比較權威的權培訓機構。大數據的專業要求很高。目前敢培訓大數據的學校都是具備一定專業性的，主要看看是否能提供真實的案例來供學生們分析來進行專業性的判斷。多看看網路上的口碑。

❸ 怎樣學習大數據

首先我們要了解java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

❹ 中國腦力大數據應用平台

6月1日，中國腦力大數據應用平台的工作人員，帶著神秘的玩具來到了濟南市奧龍小學，陪孩子們度過了一個與眾不同的兒童節。
他們在干什麼?有沒有讓你想起《星球大戰》里的用意念控制物品?活動現場上演「人——虎、人——獅」拔河大戰。同學們頭戴感應器，聚精會神、屏住呼吸的盯著大屏幕，和屏幕上的一頭大獅子暗暗較勁。這是一個視覺廣度的游戲，隨著來吃草的小牛越來越多，孩子們要集中注意力，利用餘光去追視哪只小牛沒有吃到草。
這些看似簡單的小游戲其實一點都不簡單，孩子們在游戲中覺得新奇，玩的開心。中國腦力大數據應用平台的腦力專家在游戲中則可以看出孩子們的專注度、放鬆度、視覺廣度等方面，大家可不要小看這些指標，它們在學習力的影響中起到了相當大的作用。專注度代表著一個人做事情的投入程度，當百分之百投入時專注度是最高的。放鬆度是指在專注做事情時的放鬆程度，通常來說一個效率高的人，指標就會顯示出高專注度和高放鬆度。相反，如果容易緊張的人就會表現出，高專注度和低放鬆度，這樣的孩子看似專注，其實效率會相對較低。
以上這些僅僅是在游戲中體現的數據，在中國腦力大數據應用平台專業的腦力測評體系中，有腦生理，心理和學習力指標的體現，單說學習力方面就佔有7個指標，分別是內專注力、排除雜念、外專注力、抵抗干擾、腦穩定度、記憶力和左右腦優勢。這些數據可評估在各種狀態下大腦的學習力和整個大腦感官系統的狀態，找出最優感官學習組合，通過這些數據可評估學習效率和學習質量，為個性化訓練方案提供依據。
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❺ 大數據學習為什麼這么火熱

在互聯網時代，每天都有海量的數據信息產生，數據的處理變得越內來越復雜，大數據或者數容據工作者的崗位需求激增。一句話：前景好，薪資高

高校開辦「數據科學與大數據技術」專業，使大數據受到更多家長的關注，大數據也被越來越多的人重視。

「大數據」的發展已經上升為國家政策層面的戰略，各地也紛紛出台政策，支持大數據產業發展，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。

大數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。大數據的薪資相比其他行業高出許多，具備3~5年工作經驗的開發人員年薪都可以達到30~50萬元。

❻ 大數據很火，我學歷一般，適不適合學習

世上無難事 ，只怕有心人。只要你肯努力，就一定會有收獲。沒有什麼適合不合適的。命運掌握在自己手裡。

❼ 學習大數據需要哪些基本知識

1、思維模式轉變的催化劑是大量新技術的誕生，它們能夠處理大數據分析所帶來的3個V的挑戰。紮根於開源社區，Hadoop已經是目前大數據平台中應用率最高的技術，特別是針對諸如文本、社交媒體訂閱以及視頻等非結構化數據。

2、除分布式文件系統之外，伴隨Hadoop一同出現的還有進行大數據集處理MapRece架構。根據權威報告顯示，許多企業都開始使用或者評估Hadoop技術來作為其大數據平台的標准。

3、我們生活的時代，相對穩定的資料庫市場中還在出現一些新的技術，而且在未來幾年，它們會發揮作用。事實上，NoSQL資料庫在一個廣義上派系基礎上，其本身就包含了幾種技術。

4、總體而言，他們關注關系型資料庫引擎的限制，如索引、流媒體和高訪問量的網站服務。在這些領域，相較關系型資料庫引擎，NoSQL的效率明顯更高。

5、在Gartner公司評選的2012年十大戰略技術中，內存分析在個人消費電子設備以及其他嵌入式設備中的應用將會得到快速的發展。隨著越來越多的價格低廉的內存用到數據中心中，如何利用這一優勢對軟體進行最大限度的優化成為關鍵的問題。

6、內存分析以其實時、高性能的特性，成為大數據分析時代下的「新寵兒」。如何讓大數據轉化為最佳的洞察力，也許內存分析就是答案。大數據背景下，用戶以及IT提供商應該將其視為長遠發展的技術趨勢。

❽ 大數據的應用領域有哪些

1.了解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。
利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。
滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。
除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
2.了解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。
人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。
3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。
4.改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。
大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。
5.提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。
6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。
8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。
9.改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。
加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
10.金融交易
大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。

❾ 大數據主要學習什麼呢

大數據是近五年興起的行業，發展迅速，大數據需要學習什麼?

大數據需要的語言

Java、回Scala、Python和Shell

分布式計答算

分布式計算研究的是如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然後把這些部分分配給許多伺服器進行處理，最後把這些計算結果綜合起來得到最終的結果。

分布式存儲

是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。採用的是可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。

分布式調度與管理

分布式的集群管理需要有個組件去分配調度資源給各個節點，這個東西叫yarn; 需要有個組件來解決在分布式環境下"鎖"的問題，這個東西叫zookeeper; 需要有個組件來記錄任務的依賴關系並定時調度任務，這個東西叫azkaban。