总算领会为什么学习大数据

需求决定架构，对于运维来说也是一样;因此，探讨一个运维平台应该怎么样构建，要看具体的需求再决定。以下是小编为你整理的为什么学习大数据  

大数据的基础服务，包括传输系统(Flume和Kafka)，计算调度(Yarn和K8S)以及存储系统(HDFS和HBASE)。  

大数据平台的配置与运维需求包括：配置管理与资产管理，可监控、可报警;可执行批量作业; 如果还有点期待就是Ai更好。  

自动化运维的架构，应该足够简单，开源可修改;解决非专业运维团队的专业运维问题。投入产出比高，架构简单，一个系统迭代容易打造精品。

其中配置管理应该具备多数据中心支持，动态管理的成员关系，基于gossip协议的事件传输。基于轻量型CMDB系统，解决传统CMDB无法动态变更，自动发现，状态探测问题。  

批量作业平台，要解决运维中高频的批处理任务，确保到达率很稳定，很可靠;尽量引入原生支持的组件，减少开发的工作量。  

DNS一直是基础运维的核心，也是所有业务的重中之重。因此，自动化运维平台要将DNS的服务器及客户端纳入统一的管理。  

智能对象设计  

Navicat提供一个直观和设计完善的用户界面，用于创建、修改和管理资料库的所有对象，例如表、视图、函数或过程、索引、触发器和序列。我们的表设计器帮助用户创建和修改数据库的表，让设置高级选项，如关系、限制、触发器和更多。  

简化数据编辑  

使用Navicat浏览和修改数据，插入、编辑、删除数据或复制和粘贴记录到数据表形式的数据编辑器，Navicat将运行相应的命令(例如 INSERT或UPDATE)，免除写复杂的SQL。广泛的数据编辑工具令编辑工作更为方便，例如外键查找、set/enum选择器和记录筛选。  

简易SQL编辑  

可以创建、编辑、运行查询和检视结果，自动完成代码功能不仅帮助用户完成输入查询，也可以保证快捷地输入无错误的代码。查询创建工具使用户创建和编辑查询而不需要有SQL的知识。SQL美化功能旨在提高工作效率，创建格式整齐的查询，提高查询的可读性。  

无缝数据迁移  

Navicat具有广泛的功能，配备了一套简单、易于使用的用户界面来管理和处理数据。数据同步：分析和迁移数据库或模式之间的数据，这样可以确保每个数据库保存相同的信息。  

Plotly  

这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。  

Rapidminer  

作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多*数据科学家心目中的可靠工具。  

Cassandra  

Apache Cassandra 是另一款值得关注的工具，因为其能够有效且高效地对大规模数据加以管理。它属于一套可扩展NoSQL数据库，能够监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等*企业当中效力。  

Hadoop MapReduce>  

这是一套软件框架，允许用户利用其编写出以可靠方式并发处理大规模数据的应用。MapReduce应用主要负责完成两项任务，即映射与规约，并由此提供多种数据处理结果。这款工具最初由谷歌公司开发完成。  

大数据安全

大数据的安全令人担忧，大数据的保护越来越重要——大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。进入2013年，网络和数字化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局，也就是说大数据已经把你出卖。  

2014年数据科学作为一个与大数据相关的新兴*出现，将有专门针对数据科学的专业形成，有博士、硕士甚至本科生出现。同时，有大量数据科学的专著出版。  

数据共享联盟将在2014年逐渐壮*为产业的核心一环。数据是基础，之前在科技部的支持下，已建立了多个领域的数据共享平台，包括气象、地震、林业、农业、海洋、人口与健康、地球系统科学数据共享平台等。之后，数据共享将扩展到企业层面。  

大数据将在2014年催生一批新的就业岗位，如数据分析师、数据科学家等。具有丰富经验的数据分析人才成为稀缺资源，数据驱动型工作机会将呈现出爆炸式的增长。大数据领域*秀的科学家们纷纷转行股票、期货、甚至赌博(能比别人多看远一秒钟，就是效益)。  

现在的大数据，将来都不够大。2014年，大数据将获得更多的关注、研究、开发和应用，所引起的结果是：体现大数据特征的体量大、速度快、模态多、价值密度低等几个V的特性将变得更加极致。尤其是大数据的价值密度会越来越低——数据不断地增长，如何去除大数据中的噪声等垃圾数据，进而从中挖掘和提取出有价值信息的难度也随之增大。