大数据的核心价值是什么? 本质是什么？

大数据的核心价值是什么? 其本质是量变产生了质变，其实问了这个问题，我们就已经能够知道，数据是真的具有价值的，并且价值不菲。那数据是今天才有的么？为什么加上大字就有了无法估量的价值呢？

举个例子:

如果仅仅是投掷了两次硬币，我说出现正面的概率是50%，有多少人会相信呢？但是如果我投掷了100万次，出现正面的概率是50%，是不是就会有更多的人信赖了呢？

所以说，大数据的根本不是大，而是量变产生了质变，数据得到了信赖。信赖数据是人类做出理性决策的基础。

那么先来说一说我对大数据核心价值的理解：帮助人们更加理性的看待世界。

那么大数据到底改变了什么呢?

1. 改变生产生式

供需关系，转变为服务关系。

大数据让企业拥有了更大的潜力与爆发力，通过对大数据的应用，企业可以更加精准的满足消费者对于产品的需求，可以对于生产环节，运输方式，物流时间，进行把控节约成本，提高利润的同时，也可以让利消费者，根据用户的不同反馈进行各种各样的迭代和升级，也让企业更具竞争力。

2. 改变信息的获取方式

从想知道什么就搜什么，到想要什么就推荐什么。

以前的新闻，商品，服务都是我们需要了，才去主动搜索，获取商品的方式简单，但是效率低，大浪淘沙般的查找，也不一定能够获得有用的信息。
但现在不用，互联网会根据我们的职业，地区，年龄，收入，性别，个人喜好，家庭组成，社会地位等维度，给你推荐适合的商品，喜欢的新闻，贴心的服务，让生活越来越遍历，越来越舒适。

3. 改变了思维方式

从经验驱动决策向数据驱动决策转变

以前公司骨干都是说这个听我的，没问题，我以前做过。。。。

现在公司里，会说，经过调研，据大数据统计测算，我们应该。。。。。

显然数据更有说服力，但为什么到现在才有这样的转变呢，其实就是数据由量变产生质变的过程，同时，瞬息万变的市场环境，也让我们更加不迷信与经验，思维方式的转变，也是情理之中。

4. 改变了管理模式

从全方位管理，到精细化运营的转变。

理念创新必然带来技术创新，技术创新必然呼唤机制创新，管理模式的及时跟进将决定大数据价值的充分发挥。大数据的意义不在于数据本身，而在于对数据的分析与应用，从而释放出数据所蕴含的巨大价值。

总而言之，数据不是一朝一夕产生的，当数据的体量足够大，并且我们可以通过技术手段应用他时，大数据就不在是简单的数据，而是指导我们做出决策的工具，此时每一条数据，都是让我们的生活变得更好的基石。

虽然大数据时代已经到来，但是我相信，这只是一个开始，大数据的巅峰远不止如此，让我们共同期待，共同见证吧。

第一阶段：大数据开发入门

1、MySQL数据库及SQL语法

MySQL可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，使用标准的SQL数据语言形式，MySQL可以安装在不同的操作系统，并且提供多种编程语言的操作接口，这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Ruby等等。支持多种存储引擎。
SQL就是客户端和MySQL服务器端进行通信和沟通的语言。

2、Kettle与BI工具

Kettle作为一个端对端的数据集成平台，其部分特色功能包括：无代码拖拽式构建数据管道、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化计划任务、深度Hadoop支持、数据任务下压Spark集群、数据挖掘与机器学习支持。

3、Python与数据库交互

实际的生产任务中，数据几乎全部存在与数据库中，因此，与数据库的交互成为一件难以避免的事情。想要在Python代码中和mysql数据库进行交互，需要借助一个第三方的模块“pymysql”

第二阶段：大数据核心基础

1、Linux

Linux 作为操作系统，本身是为了管理内存，调度进程，处理网络协议栈等等。而大数据的发展是基于开源软件的平台，大数据的分布式集群( Hadoop，Spark )都是搭建在多台 Linux 系统上，对集群的执行命令都是在 Linux 终端窗口输入的。据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统进行大数据平台的构建。Linux占据优势。

2、Hadoop基础

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Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。

3、大数据开发Hive基础

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

第三阶段：千亿级数仓技术

企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

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以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理；从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序；挖掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

第四阶段：PB内存计算

1、Python编程基础+进阶

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Python是基于ABC语言的发展来的，Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python 语言的语法非常简洁明了，即便是非软件专业的初学者，也很容易上手，和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。

2、Spark技术栈

Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

3、大数据Flink技术栈

Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成，例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka作为流式的数据源，直接重用MapReduce或Storm代码，或是通过YARN申请集群资源等。

4.Spark离线数仓工业项目实战

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。