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大数据学习内容有哪些

第一阶段 CORE JAVA （加**的需重点熟练掌握，其他掌握） Java基础** 数据类型 运算符、循环 算法 顺序结构程序设计 程序结构 数组及多维数组 面向对象** 构造方法、控制符、封装 继承** 多态** 抽象类、接口** 常用类 集合Collection、list** HashSet、TreeSet、Collection 集合类Map** 异常 File 文件/流** 数据流和对象流** 线程（理解即可） 网络通信（理解即可） 第二阶段 数据结构 关系型数据库 Linux系统操作 Linux操作系统概述 安装Linux操作系统 图形界面操作基础 Linux字符界面基础 字符界面操作进阶 用户、组群和权限管理 文件系统管理 软件包管理与系统备份 Linux网络配置 （主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。

使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。

在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。

加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。

掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。

掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。

为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。

与此同时，如果大家有时间把javaweb及框架学习一番，会让你的大数据学习更自由一些） 重点掌握： 常见算法 数据库表设计 SQL语句 Linux常见命令 第三阶段 Hadoop阶段 离线分析阶段 实时计算阶段 重点掌握： Hadoop基础 HDFS MapReduce 分布式集群 Hive Hbase Sqoop Pig Storm实时数据处理平台 Spark平台

什么是大数据？

简单说，大数据一般指数据多（一般多到人类要很费劲很费劲才能用计算机过一遍），而且常常不仅多，其中还大部分都没什么价值……大数据技术就是从这些大部分都没用的数据里找出有用的东西的技术。

现在的发展，可能技术层面上谈不上有什么巨大的，算法似乎还是那些算法，只是应用层面上比较热乎，所以大家经常都愿意来谈一谈。

一个词变热乎，经常并不是因为技术突破，而是因为观念突破，是其中蕴含的商业价值受到了产业界广泛的接受、认可和重视。

大数据面临的主要问题（和挑战）是规模大到一定程度之后，“小数据”时可以轻松处理的问题常常会一下子变得寸步难行，于是各种工程上的决策往往都必须精打细算。

以前“小数据”常常只关心算法的数量级就行，而大数据开始必须关心算法的时间常数（因为半年和一年常常有本质区别）、通讯复杂度（因为网络和硬盘经常太慢了）、以及是否能有效并行（因为添加机器数量常常是最容易的事情）。

于是凡是常数太大的，通讯复杂度太大的，或者不能有效并行的算法，想要用在大数据上，常常必须重新设计。

目前国内有不错的大数据工具，比如，大数据魔镜，一款很实用的大数据可视化分析工具。

如何进行大数据分析及处理

原发布者:水桥碧槽 大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。

具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。

整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。

采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。

比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。

并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分

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因为不知道你的数据从哪里来，是从文本还是手动输入...所以只提供个思路： 先动态建立个链表，用来存浮点数的整数部分，链表的每个单元下挂一个小的链表（其实只是理解上的小，实际和前面的链表是一样的，下挂的链表定义为浮点型的）；这里你需要先定义结构体，含有一个整型数据和整型指针，指针存储下挂的链表地址，下挂链表用于存储浮点数的小数部分，然后用该结构体生成数组。

这样所有数据读取进来后，都是按整数部分划分存储在一个链表下面，比如2.0034和2.412都是存储在数据为2的链表下面，3.323和3.12124都是存储在数据为3的链表下面。

然后再对各个链表进行冒泡法排序或者是随意一个你觉得可以的排序。

如果说整数部分相同但小数部分不同的数据很多很多，可以再往下细分。

希望能对你有所帮助！