进入 21 世纪，随着互联网信息技术的发展， 中国的数字经济取得了高速发展。近 10 年为例， 根据中国信息化百人会课题组的测算， 2008 年至今， 中国数字经济规模从 6900 亿美元增长到现在的 3.8 万亿美元。近五年的平均增长率保持在10%以上，对 GDP 的贡献不断攀升，2016 年数字经济对中国 GDP 的贡献高达 30%

一、为什么需要大数据技术？

1.1 爆炸性增长的数据量（比如淘宝网站单日数据产生量超过5万GB、百度每天大约要处理60亿次搜索请求，每秒6.94万次请求、医院全国每年需保存的数据达上百亿GB等等）

1.2 单核处理器性能和单个硬盘的传输能力提升接近极限

1.3 当数据量巨大（ PB），磁盘开始纠结处理我们需要的海量信息，需要技术迭代

二、大数据处理的核心思想是：分而治之

Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，并根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Yahoo，Facebook，Amazon以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建自己的分布式计算系统。

三、入行大数据需要哪些技能？

      大数据业务流程有4个基本环节，分别是业务理解、数据准备、数据挖掘、分析应用。在这个流程里有三个职能领域：大数据系统研发，承担整个运营系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发；大数据挖掘，负责关键模型应用与研究工作。

       一个成熟大数据团队岗位有大数据系统研发和大数据分析师，分工比较明确的，平台维护需要技术人员 业务分析需要分析师 。大数据架构师需要精通编程技术，主要是平台建设和维护。大数据分析师需要熟悉大数据平台，底层架构不要深钻熟悉java语言基础编程就行。主要偏向业务方向，结合大数据工具 数理统计 数据挖掘算法解决业务问题，为公司业务做数据支撑。

对于大数据系统开发人员，所要求的掌握的编程语言和工具都有所侧重，常用的可选技术路径如图：

大数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换，学习路径如图：

CDA大数据就业班符合企业用人需求，从大数据编程——数据库编程——大数据仓库——大数据分析方法——数据挖掘算法——大数据真实项目应用——大数据解决方案等，主要软件应用Hadoop、HDFS、MapReduce、Hbase、Hive、Sqoop等理论知识和大数据平台生态环境，重点学习数据分析基础和数据挖掘经典算法实现，Spark大数据分析工具和Python完美结合让你事半功倍。

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