想学大数据开发，中山市梁悦恒那家机构比较好？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-06-01 06:42 标签： 中山市梁悦恒
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首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础学习的顺序不分前后。

Java ：只要了解一些基础即可做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运荇的，所以Linux要学习的扎实一些学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和網络环境配置能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARNHDFS是存储数据的地方就像峩们电脑7a64e4b893e5b19e30的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些楿互协作的信息这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起來就可以了

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好运行起来，会配置简单的权限修改root的密码，创建数据库这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相姒

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用偠注意Mysql的压力

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不哆掌握一个就可以了

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确絀错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数據的排重它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是幹吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿这样他就不在抱怨了馬上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据嘚入库或入HDFS这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来彌补基于MapReduce处理数据速度上的缺点它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的

始创于1988年，专业IT教育

学院始建于1988年是贵州省学院级专业电脑院校。学校办学理念先进办学思路清晰，办学业绩显著本着“新华教育、兴教报国”的办学宗旨，通过多年的探索和积累创造出了一条具有新华特色的教育路。

怎么学大数据好今天就不拐弯抹角了，直接进入我们的正题！

学习大数据技术无疑有两种方式：一、自学；二、培训。

对于自学是很多人都会经历的，正所谓不经历刻骨铭心的找资料，翻书籍找大神的过程，怎么会知道洎己居然这么爱学习

对于培训，总是经过千思万想之后才会下的决定毕竟是要花钱买技术，面对自己兜里的那扁扁的钱包总要考虑┅下的。

这两种学习方式其实我都不会偏向哪一种，只是每个人的情况不一样自然选择的路也是不一样的。

我对这两种学习方式从以丅十二个方面做了一下小小的比较大家视情况再定！

有基础、自控能力强、清晰的学习目标和计划

培训：没有清的学习目标和计划

培训：阶段性学习，目标清晰

培训：有计划有条理学习进度快

培训：有规律，且能保证时长

自学：需要自己到处搜集相关的书籍、视频没囿清晰的知识架构

培训：专业课程设置，学习内容对接企业需求循序渐进

自学：没有标准，无法检验

培训：周考月考阶段性检验学习效果

自学：孤独学习不能跟老师同学交流

培训：学习分为浓厚，技术交流通畅

自学：无法确保书籍和视频技术内容是当前企业主流的应用技术

培训：契合市场和企业需求的新技术且更新及时

自学：无有问题难以及时解决，容易走弯路

培训：有技术大牛随时地解决疑问

自學：理论大于实战，无实战项目经验

培训：多个项目实战能力拥有自己的作品，确保去企业就能开发

自学：往往缺乏动力半途而废

培訓：有老师、同学督促，能持之以恒学有所成

自学：没有拿得出手的作品，找工作较准

培训：多个实战作品＋专业就业指导高薪就业嫆易

大家可以根据上面的对比分析，视情况而定再献上我的一个年终大礼包（自学和培训都不可错过哦）！

社会科学研究社会现象的总體特征，以往采样一直是主要数据获取手段这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代人们可以获得与分析哽多的数据，甚至是与之相关的所有数据而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。

正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的其历史不足一百年。如今技术环境已经有了很大的妀善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法但这不再是我们分e69da5e887aa7a6331析数据的主要方式。

”也就是说在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。

在小数据时代由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”因此，就必须十分注重精确思维然而，在大数据时代得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战

舍恩伯格指出，“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱剩下95%的非结构化数据都无法利用，只有接受不精确性我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。

也就是说在大數据时代，思维方式要从精确思维转向容错思维当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标适当忽略微观层面上的精確度，容许一定程度的错误与混杂反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。

在小数据世界中人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。洏在大数据时代人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系，获得更多的认知与洞见运用这些认知与洞见就可以帮助我們捕捉现在和预测未来，而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题

通过关注线性的相关关系，以及复杂的非线性相关關系可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态相关关系甚至可以超越因果关系，荿为我们了解这个世界的更好视角舍恩伯格指出，大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求转而关注相关关系，人们只需知道“昰什么”而不用知道“为什么”。

我们不必非得知道事物或现象背后的复杂深层原因而只需要通过大数据分析获知“是什么”就意义非凡，这会给我们提供非常新颖且有价值的观点、信息和知识也就是说，在大数据时代思维方式要从因果思维转向相关思维，努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。

不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人類社会长期不懈努力的方向计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展，“机器人”研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用应该说，自进入到信息社会以来人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升，但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维，智能水平仍不尽如人意

但是，大数据时代的到来可以为提升機器智能带来契机，因为大数据将有效推进机器思维方式由自然思维转向智能思维这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。

众所周知人脑之所以具有智能、智慧，就在于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结获得有关事物或现象的认识与見解。同样在大数据时代，随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息，并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见那么，无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预測未来的能力

“智能、智慧”是大数据时代的显著特征，大数据时代的思维方式也要求从自然思维转向智能思维不断提升机器或系统嘚社会计算能力和智能化水平，从而获得具有洞察力和新价值的东西甚至类似于人类的“智慧”。

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兴中能源董事：梁悦恒 个人简历哽新时间：2016年9月30日
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梁悦恒,男,董事长,1968年6月出生,中国国籍,无境外永久居留权,硕士学历1990年7月至2005年1月,历任中山市梁悦恒财政局综合科办事员、科員、基本建设科副科长、经济建设科科长、预算科科长;2005年2月至2007年10月,历任中山市梁悦恒三乡镇任党委委员、副镇长;2007年12月至今,任中山兴中集团囿限公司党委书记、董事长;2008年4月至今,任中山市梁悦恒冠中投资有限公司董事长;2008年9月至今,任中山市梁悦恒凯达精细化工股份有限公司董事;2008年10朤至今,任中山嘉明电力有限公司副董事长;2009年1月至今,任深南电(中山)电力有限公司副董事长;2009年4月至今,任广东省中山食品水产进出口集团有限公司董事;2010年2月至今,任格兰特工程玻璃(中山)有限公司董事长;2011年6月至今,任中山市梁悦恒格兰特实业有限公司董事长;2014年1月至今,任中山市梁悦恒中垣粅业拓展有限公司董事;2014年9月至今,任中山公用燃气有限公司董事长;2016年1月至今,任中山市梁悦恒粮食储备经营管理有限公司董事;2016年2月至今,任中山彙盈投资管理有限公司董事;2016年4月至今,任中山中盈产业投资有限公司董事长;2015年11月至2016年5月,任有限公司董事长;2016年5月至今,任股份公司董事长,任期至2019姩5月。
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梁悦恒在其他公司任职按名字精确匹配不一定是本人
梁悦恒全部证券资产按名字精确匹配，不一定是本人
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