知識星球在計算機剛剛誕生的時候，其目的就是為了幫助人們解決大型資料的計算問題，計算機將大型資料的計算能力提高了很多倍，解決了人們對於資料的處理能力的瓶頸，可是，隨著社會資訊化的發展，網路將人們的生活提升到一個更加快速的級別，日常生活中產生的資訊資料越來越多，現有計算機裝置的能力很難處理這些資料，或者能處理但是需要非常長的處理時間，而在這個時間就是金錢的資訊化社會，過長的處理時間就會影響公司或者企業的戰略活動甚至是個人的生活安排，因此，大資料的概念應時代潮流產生了。
因為資訊是從社會生活中的各個方面進行獲取和統計的，所以，各行各業將戰略標的和眼光都轉向了大資料方向，尤其是金融、醫療、商業等高階領域。相應的，大資料相關領域的人才也成為一種重要的戰略資源。一些大中型的企業開始競相設立大資料部門對該公司的經營業務產生的資料進行分析和計算，得出有利於企業發展的方案供決策者進行參考。大資料在人們的日常生活中扮演了越來越重要的角色，像淘寶推薦、微博熱搜等。那麼到底大資料是怎麼工作的呢？
其實大資料就是在一定時間內無法使用現有的常規工具對資料的內容進行相應的獲取，管理和分析的資料集合。同樣的，再知道了大資料是什麼的基礎上也就誕生了大資料的不同發展方向，基於HDFS的資料儲存，基於MapReduce、Spark、Flink等技術的資料計算，基於HBase的資料查詢，基於TensorFlow、caffe、mahout等技術的資料挖掘。透過大資料的定義我們也知道，大資料就是在一定時間內無法使用現有的工具進行處理的資料集合，那大資料的這些技術該怎麼使用呢？剛才我們說過了，大資料的資料是來源於我們的生活的，那大資料中的概念同樣是可以透過生活進行解釋的，例如大資料的儲存就像我們生活中搬磚一樣，蓋樓的磚我們沒辦法用一輛車一次性拉過來，那怎麼辦呢？我們就先用大卡車一車一車的拉過來，然後分別儲存在工地不同的地方，在設立一個專門的部門對這些磚的儲存位置和使用情況進行記錄，每個地方對磚的儲存以及使用情況及時的向管理部門進行彙報，這就是HDFS的分散式儲存的大致過程，而在資料處理中的分散式批處理和分散式流式處理有一個更生活的例子進行說明，相信大家都做過電梯，電梯分為兩種，一種是可以隨時乘坐上下的扶梯，還有一種是會聚集一群人然後一起上下的電梯。流式處理就是我們的扶梯，可以實時的處理產生的資料，就像每來一個人就可以直接離開一樣。同樣的，批處理就是我們的普通電梯，要積攢一段時間的資料然後統一進行傳輸。至於資料挖掘和資料分析就不在一一舉例了。
大資料行業的薪資
同樣的，在我們的學習生活中也要跟隨時代的潮流，網際網路授課方式成為現在社會的一種被新時代青年所青睞的方式，它解放了空間和時間的限制，只要有一部可以上網的裝置就可以達到隨時隨地學習的目的。
而我們優校學院率先將大資料的相關課程放置在網路上，以網路直播的方式對課程進行講授，授課老師也是從事大資料工作多年的相關人員，對大資料相關知識有獨到的瞭解。
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