新闻中心

学习大数据和云计算的方法和技巧

1、掌握核心技术和工具在大数据和云计算领域中，掌握一些核心技术和工具是非常重要的，比如 Hadoop、Spark、Kafka、Docker、Kubernetes 等。中专是一个好的起点如果您有一定的计算机基础和编程经验，学习大数据和云计算并不是很难。

2、首先，对于云计算的学习，您需要具备一定的计算机基础知识，包括操作系统、网络基础和数据库等方面的知识。了解计算机的基本原理和体系结构，掌握常见的操作系统和网络概念对于学习云计算 重要。此外，了解数据库的基本概念和SQL语言也是必不可少的基础知识。

3、学习大数据必须掌握的技术 Hadoop 高效、可靠、可伸缩的Hadoop——能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。hadoop擅长日志分析，facebook就用Hive来进行日志分析。Hive Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。

4、虚拟化知识，了解硬件运行的基本原理和虚拟化实现技术；数据库技术；大数据与云计算是近几年来比较火的就业方向，所以人才缺口比较大而且发展前景也比较好，所以学好大数据非常有用。

5、第四阶段：海量数据分析分布式计算 1HadoopMapReduce分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。2Hiva数据挖掘：对其进行概要性简介，数据定义，创建，修改，删除等操作。3Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。第五阶段：考试 1技术前瞻：对全球最新的大数据技术进行简介。

大数据主要学什么

我认为大数据技术主要学这些：学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》等。是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业。是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+前沿科技专业。

大数据技术专业学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》等。

大数据具体学什么 大数据需要学：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

大数据专业主要学习与大规模数据处理、分析和应用相关的知识和技术。数据基础 大数据专业学习的第一个重点是数据基础知识，包括数据结构、数据库原理、数据管理和数据挖掘等。学生需要了解不同类型的数据结构，如数组、树、图等，以及常用的数据库系统和数据挖掘算法，为后续的大数据处理和分析打下基础。

docker怎么搭建大数据平台

Docker 项目的目标是实现轻量级的操作系统虚拟化解决方案，换句话说，它可以让我们把一台物理机虚拟成多台来使用，而且它还可以保存修改、完整迁移到其它地方、性能损耗小等等好处，能够很好解决我们之前遇到的问题。

项目简介 GitHub： kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount，可能就被这个问题折腾的体无完肤了。而且也不是每个人都有好几台机器对吧。你可以尝试用多个虚拟机搭建，前提是你有个性能杠杠的机器。

我们使用Spring Cloud的configserver服务帮我们实现动态配置中心的搭建。我们开发的微服务代码都存放在git服务器私有仓库里面，所有需要动态配置的配置文件存放在git服务器下的configserver（配置中心，也是一个微服务）服务中，部署到Docker容器中的微服务从git服务器动态读取配置文件的信息。

上面已经说到，将mysql容器中的配置文件挂载到本机中，所以直接修改本机目录下的配置文件即可。防止挂载时 redis.conf找不到而在conf文件夹下再次创建名为redis.conf的文件夹，所以预先创建。mysql之前是进入容器，现在我们直接进入客户端进行操作redis 贼好用啊，还有提示。

平台环境基于Centos5+Docker2构建，其中Etcd的版本为etcd version 0.0-alpha，Confd版本为confd 0.2，Haproxy版本为HA-Proxy version 24。

docker结合大数据可以做什么

1、docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化，容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。简言之，就是可以在Linux上镜像使用的这么一个容器。

2、A： 离线恢复的原理是用dmsetup create命令创建一个临时的dm设备，映射到Docker实例所用的dm设备号，通过mount这个临时设备，就可以恢复出原来的数据。

3、docker images：查看本地主机上的镜像。docker stop：停止一个正在运行的容器。docker rm：删除一个容器。这只是 Docker 命令中的一小部分，实际上 Docker 还有许多其他有用的命令。如果您想了解更多关于 Docker 的信息，可以查看官方文档。

4、它可以让我们把一台物理机虚拟成多台来使用，而且它还可以保存修改、完整迁移到其它地方、性能损耗小等等好处，能够很好解决我们之前遇到的问题。那为什么不用虚拟机方案？简单来说，因为它比虚拟机更轻便，启动一个Docker容器只要几秒种的时间，在一台物理机上可以创建几百上千个容器，而虚拟机做不到。

5、容器（Container）：类似于一个轻量级的沙盒，可以将其看作一个极简的Linux系统环境（包括root权限、进程空间、用户空间和网络空间等），以及运行在其中的应用程序。Docker引擎利用容器来运行、隔离各个应用。容器是镜像创建的应用实例，可以创建、启动、停止、删除容器，各个容器之间是是相互隔离的，互不影响。

6、Docker 中。可以在 Docker 里面运行数据库吗？当然可以。可以在 Docker 里面运行 Node.js 网站服务器吗？当然可以。可以在 Docker 里面运行 API 服务器吗？当然可以。Docker 并不在乎你的应用程序是什么、做什么，Docker 提供了一组应用打包、传输和部署的方法，以便你能更好地在容器内运行任何应用。

大数据课程都学什么啊?

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

选修课 人文历史类、自然科学类、就业指导类、文学艺术类。

通过学习数据分析和挖掘技术，学员可以从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。 大数据存储与处理：学员将学习Hadoop和Spark等大数据处理平台的使用，了解分布式计算和存储原理。通过实际操作项目，学员将掌握大数据存储和处理的关键技术，包括HDFS、MapReduce、Spark RDD等。