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1、Cassandra Cassandra属于开源分布式数据库管理系统，Cassandra主要是使用Java编程语言进行编写的，所以在JDK6以上的版本都是可以进行使用的，使用的操作命令和平时使用的一些数据库相似。
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2、HadoopMapReduce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。
3、SpringSpring是一个开源的应用框架，它包含很多子项目比如SpringMVC，SpringSecurity，SpringData，SpingBoot等等，几乎可以满足你项目上的所有需要。它也是我开发Web项目的首选后端框架。
1、编程和数据库一般情况下，数据科学家需要拥有程序设计、计算机科学相关的专业背景，处理大数据所需的Hadhop。需要掌握Mahour等大规模的并行处理技术和与机器学习相关的技能。
2、数据挖掘对象 根据信息存储格式，北大青鸟成都计算机学院http：//认为用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。
3、它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++和Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
4、北大青鸟认为通过分析大量的数据，零售业者可以实时把握市场动向，迅速应对。企业可以提供决策制定支持，以制定更准确有效的市场营销战略。大数据时代科学研究的方法发生了重大的变化。
5、大数据的就业领域是很宽广的，各行各业都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，优化库存，降低成本，预测需求。
6、模块化的分解能力作为一名从事模块任务的软件开发工程师，他面临着许多复杂的问题。福建北大青鸟发现他需要根据模块化分析能力将整个系统分解成许多可复用的功能模块和函数，每个模块都需要形成独立的设计要求。
数据挖掘、数据分析&机器学习方向 学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-reduce算法框架。
如果你仅仅是做大数据开发和运维，则可以跳过第二步和第三步，如果你是侧重于应用已有算法进行数据挖掘，那么第三步也可以先跳过。
java是大数据的根底，转型大数据相对会简单一点。转型也是有一定的限制的，比方：年纪最好在20-32岁之间；大专以上学历。其次便是，大数据范畴需求学习的东西许多，像hadoop、spark等都要学习，要做好努力学习的准备。
