騰訊大資料工程師奉勸各位大資料入門者：莫踩以下三類大坑
騰訊高層
21世紀是資料資訊大發展的時代，移動互聯、社交網路、電子商務等極大拓展了物聯網的邊界和應用範圍，各種資料正在迅速膨脹並變大。大資料是一種規模大到在獲取、管理、分析方面大大超出傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。如果將大資料比作一個產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵在於提高對資料的“加工能力”，通過“加工”實現資料的“增值”。再來說下大資料安全性
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薪酬
企業上需要的人才必須對大資料的一些元件比較擅長，包括Hadoop，yarn, HDFS, storm,zookeeper，Hive，Hbase，kafka，Flume，Spark等等，元件挺多，但是你如果能夠做到精通其中的一個就可以拿到薪資可觀的offer了，另外一個層面就是資料探勘，資料提取出來很重要的一個環節就是資料探勘，資料探勘涉及到很多演算法，針對不同的業務難點具體選擇你要學習的演算法，如果你是數學專業的想轉行大資料這裡的優勢就體現出來了。學演算法的重要就在於你能夠在具體的業務場景中明確自己需要些什麼資料，哪些資料作為收集和處理的重點，以及擬定我們資料處理的方式，不然的話，資料只是一個簡單的收集，可能你收集到的資料都不一定是自己需要的，結果不僅浪費了人力，伺服器也跟著你受苦受難了，
敲程式碼
第一：花太多時間在語言學習中，很多學生，因為它是零，所以從第一語言學習很多java酋長不僅會讓你學習基本語法，資料結構，核心程式設計，也推薦你到J2EE，HTML5，Struts2、SpringMVC、MyBatis、Hibernate的研究。哦，上帝，這些知識只有在大資料視覺化階段才能使用，如果你學了這麼多，為什麼要做大資料，直接結束圍攻前後的獅子會好的。事實上你知道語法型語言，在好的資料結構和核心程式設計，和語言不是一朝一夕的功夫，學字生態規劃部件資料結構佔太多了，很多時候你需要考慮，從企業規模方面，解決問題，生產的產品設計，應用場景，所以當你第一次進入慢慢練習自己的語言技能領域是不是太晚哈薩克。如果你是新手，建議你Java學習，程式碼簡單，使用方便。
大資料視訊
第二：Linux的學術太深，不可否認的大資料架構是基於Linux的，但是你要明白，Linux只是一個系統，它是在大資料服務，蕭元認為，只要你能使用Linux的基本知識將大資料生態系統的建立，但基本命令必須掌握通過實踐。在大公司的業務中，系統是通過執行指令碼構建的，而未來的雲主機的Linux環境還沒有構建。
Linux
第三：過分依賴書本，誠然，許多書更經典，如全世界所知。Hadoop的權威指南，但作為初學者，光閱讀是不夠的，你不能抓住學習的重點，而這件事一定要經過大量的技術實踐，而現在有很多書，與知識的討論很膚淺。在一本書中一般比落後技術的真正企業好。畢竟，這個時代，在IT領域，技術更新太快了。
