如何學習大數據處理？

學習大數據最難的就是入門。如果傳智播客給學生建議，他們應該好好學習sql，熟練使用它，并學習更多關于大數據處理的知識。讓s為有需要的朋友列出一套完整的2019年大數據學習路線圖:

大數據處理相關的技術需要掌握Java語言和Linux操作系統。這兩個是基礎，學習順序不分先后。技術上最快的學習路徑是直接學習相關的主流框架。很多人會覺得很難提到框架。其實只要知道如何調用相關框架，就簡單多了。

Hadoop:

在接觸hadoop之前，需要有一定的Java基礎。所以對自學的朋友的建議是先學Linux，再學adoop的生態系統。在學習Hadoop的第一階段，可以熟練搭建偽分布式集群和全分布式集群。也就是說，先讓hadoop環境搭建好，wordcount程序可以正常運行，然后我們就可以分析hadoop生態系統了。

動物園管理員:

堪稱萬能藥，安裝Hadoops哈。以后學Hbas

你覺得如何用好大數據指導你的學業和學習？

作為學生，你認為如何利用大數據指導學習和研究？

這是一個前瞻性的好問題。我已經教書38年了。近15年來，我充分利用高考數據庫，分析高考規律和趨勢，建立了高考前10名和廣東省語文單科前10名的成績，監測過程分數數據，進行相應的行為干預，在培養廣東省語文單科4名狀元和4名狀元方面取得了良好的效果。其中，數據分析和跟蹤不可或缺。

具體來說，主要采取以下具體做法:

第一，建立監控總分和學習成績底線的規范。其中理科總分680，文科總分660。底線是語文130，英語140，數學145，綜合管理280，綜合文學250。然后，實施全程跟蹤指導。

二、取上述數據定額為監控標準，進行定期分析和評估，并提出具體的改進培訓計劃。在此期間，不僅要對大考進行跟蹤和評估，還要對周考進行具體指導，鼓勵自測和自主訓練。

測試結果表明，這種利用高考數據庫資源建立訓練規范，同時充分利用平時訓練和測試數據進行針對性干預的方法，效果顯著，成績突出，是一種非常有效的科學備考方法，對學生和家長有積極的指導意義。;學業競爭與學業成績提高。

大數據分析技術是時代進步的產物，也是提高學生學術水平。