大数据分析工具的主要功能 数据分析需要用什么技术？java还python好一点？

数据分析需要用什么技术？java还python好一点？

对于中小型数据，一般可以通过python完成数据分析。对于大数据，数据分析需要使用分布式数据存储和计算技术，以及一些常用的工具，如hadoop、hive、spark、flink等。

掌握数据可视化工具的使用可以帮助我们快速理解业务数据，如Pye Charts、S

如何学习“大数据”方面的知识？

大数据这个名词，圈内同行都很熟悉，大家都知道大数据是一个很厉害的代名词。首先，大数据的概念是指在一定时期内，由常规软件工具捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察和发现能力以及流程优化能力。大数据是这样解释的。可能外行听起来很不解，所以你需要花更多的时间来补充这些知识。要了解和学习一项技术，你得了解这项技术的正反面。基于我个人的观点，对于大数据的学习，最基础的大数据组件Hadoop Spark是必须掌握的基础。Hive，HBase等组件后来扩展了，It it都是关于数据处理的，所以它 处理数据库是必要的。Sql语句是最基本的数据库语言。对于这种高级编程语言，it 掌握一门编程语言是必要的。目前市面上推荐Java和Python。如果推荐的话，我更喜欢Python，针对零基础的朋友。我赢了。;这里不介绍Python。对于大数据技术的学习，我只是介绍了几个必备的组件，肯定是比较难学的。在学习的过程中，一定要静下心来学习，不要浮躁，多问多练！理论基础要扎实，然后结合项目去实践你掌握的理论，相辅相成，一定会成功。

大数据 数据 技术 基础 工具

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。