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今天，跟大家一起探讨一下数据分析方法论，希望未来大家在从事数据分析工作的时候，知道该怎么入手。预祝各位成为数据分析的高手。数据分析并非只有专家才能做我们一直在探索大数据的意义。创造价值，来自数据的价值，使得大数据越来越被接受和认可，并且越来越多的企业开始更加重视大数据。大数据时代，数据的价值是不受限制和无法估量的。对企业来说，大数据可以应用到精准运营，有效管理和全面监控。在大数

谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。解决问题的层面不一样首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计

大数据学习路线，努力追求一下。一、Hadoop入门，了解什么是Hadoop1、Hadoop产生背景2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系3、国内外Hadoop应用案例介绍4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍5、分布式系统概述6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介7、Hadoop核心MapReduce例子说明二、分布式文件系统HDFS，

《Hadoop五分钟入门指南》原文见：http://blog.josedacruz.com/2013/12/09/hadoop-in-5-minutes-for-beginners/#.Uqhs3_Q6Cjt如果你有大量的数据（TB级），而且这些数据到处分散，且有些数据是结构化的，有些数据不是。你想查询这些数据，你或许在想，“我需要力量来组织和查询这些数据”。是的，你需要Hadoo