此外，Hadoop/Spark-3生態(tài)-2/中有很多組件，每個(gè)組件對硬件資源的要求不同。然而，在構(gòu)建傳統(tǒng)平臺(tái)時(shí)，往往很難考慮到資源需求的差異，學(xué)習(xí)Da 數(shù)據(jù)的基本概念、技術(shù)和架構(gòu)，包括Hadoop生態(tài)-2/、分布式計(jì)算、存儲(chǔ)技術(shù)等，大型數(shù)據(jù)安全是指在存儲(chǔ)、處理和分析過于龐大和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合時(shí)，采取任何措施來保護(hù)數(shù)據(jù)免受惡意活動(dòng)的影響，這是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序無法處理的。

Da 數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展歷程和未來發(fā)展趨勢:從文明之初的“結(jié)繩記事”，到文字發(fā)明后的“以文字表達(dá)道”，再到現(xiàn)代科學(xué)中的“數(shù)據(jù)建?！?，數(shù)據(jù)一直伴隨著。但直到以電子計(jì)算機(jī)為代表的現(xiàn)代信息技術(shù)的出現(xiàn)，才為數(shù)據(jù)的處理提供了自動(dòng)化的方法和手段，人類掌握數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的能力實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。

Da 數(shù)據(jù)在2012年和2013年達(dá)到宣傳高潮。2014年后，概念體系逐漸成型，認(rèn)知趨于理性。大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)品、應(yīng)用和標(biāo)準(zhǔn)都在不斷發(fā)展。逐漸形成了大數(shù)據(jù)資源和API、開源平臺(tái)和工具、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用等。

【導(dǎo)讀】說到大數(shù)據(jù)和分析，列舉企業(yè)應(yīng)該遠(yuǎn)離的陷阱同樣重要。大多數(shù)組織都制定了一套成功實(shí)施項(xiàng)目的最佳做法。那么，有哪些安全問題呢？分析大數(shù)據(jù)，需要注意什么？讓我們仔細(xì)看看。1.需要進(jìn)行一些安全審計(jì)。在每一個(gè)系統(tǒng)開發(fā)中，幾乎所有的地方都需要安全審核，尤其是大型數(shù)據(jù)不安全的地方。

這種態(tài)度與許多公司仍然需要能夠設(shè)計(jì)和實(shí)施這種安全審計(jì)的合格人員的事實(shí)相結(jié)合。2.使訪問變得困難和大/有效的另一個(gè)重要因素是粒度訪問控制。根據(jù)級別和權(quán)限，可以授予不同的人不同級別的master 數(shù)據(jù) access權(quán)限。名義上，訪問控制使Da 數(shù)據(jù)更安全。但是，隨著組織大量使用數(shù)據(jù)，添加復(fù)雜的控制面板可能會(huì)變得更加微妙，并可能為更多潛在的漏洞打開大門。

如果你想學(xué)這個(gè)，最后找工作，希望你考慮清楚。第一，如果你是計(jì)算機(jī)專業(yè)的，不管畢業(yè)不畢業(yè)，還是自學(xué)這個(gè)比較好，以后找工作也是專業(yè)對口。第二，如果你不是計(jì)算機(jī)專業(yè)，已經(jīng)大學(xué)畢業(yè)，自學(xué)會(huì)很費(fèi)力，很費(fèi)時(shí)間。如果沒有詳細(xì)的學(xué)習(xí)計(jì)劃，就是浪費(fèi)時(shí)間和精力。最好報(bào)個(gè)班。有系統(tǒng)的學(xué)習(xí)計(jì)劃比自己在家自學(xué)要好得多。

一、整體認(rèn)識數(shù)據(jù)分析五個(gè)小時(shí)后，新人被“大-3”、“人工智能”、“21世紀(jì)是數(shù)據(jù)分析師的時(shí)代”等信息吸引，決定成為a-3。數(shù)據(jù)分析包含哪些內(nèi)容？市面上有很多關(guān)于數(shù)據(jù)分析的書。這里我推薦數(shù)據(jù)分析，對于有基礎(chǔ)知識的人來說可以稱之為消遣性閱讀，但是對于新人還是有一定作用的。閱讀的時(shí)候，不需要了解太多，重點(diǎn)是數(shù)據(jù)分析的流程和應(yīng)用場景，以及書中提到的一些數(shù)據(jù)分析工具，不需要糾結(jié)于分析模型的實(shí)現(xiàn)。