大資料的發展歷程總體上可以劃分為三個重要階段，萌芽期、成熟期和大規模應用期，20世紀90年至21世紀初，為萌芽期，隨著，一批商業智慧型工具和知識管理技術的開始和應用，度過了資料萌芽。
每天晚上20:00都會開直播給大家分享大資料知識和路線方法，群裡會不定期更新最新的教程和學習方法，大家都是學習大資料的，或是轉行，或是大學生，還有工作中想提公升自己能力的，如果你是正在學習大資料的小夥伴可以加入學習。最後祝所有程式設計師都能夠走上人生巔峰，讓**將夢想照進現實，非常適合新手學習，有不懂的問題可以隨時問我，工作不忙的時候希望可以給大家解惑。
21世紀前十年則為成熟期，主要標誌為，大資料解決方案逐漸走向成熟，形成了平行計算與分布式系統兩大核心技，谷歌的gfs和mapreduce等大資料技術受到追捧，hadoop平台開始大行期道，2023年以後，為大規模應用期，標誌為，資料應用滲透各行各業，資料驅動決策，資訊社會智慧型化程度快速提高。
資料時代的到來，也推動了資料行業的發展，包括企業使用資料獲取價值，促使了大量人員從事於資料的學習，學習大資料需要掌握基礎知識，接下從我的角度，為大家做個簡要的闡述。
學習大資料需要掌握的知識，初期了解概念，後期就要學習資料技術，主要包括：
1.大資料概念
2.大資料的影響
3.大資料的影響
4.大資料的應用
5.大資料的產業
6.大資料處理架構hadoop
7.大資料關鍵技術
8.大資料的計算模式
後三個牽涉的資料技技術，就複雜一點了，可以細說一下：
1.大資料處理架構hadoop：hadoop的特性、hadoop生態系統、hadoop的安裝與使用；
2.大資料關鍵技術技術：資料採集、資料儲存與管理、資料處理與分析、資料隱私與安全；
3.大資料處理計算模式：批處理計算、流計算、圖計算、查詢分析計算
資料的核心技術就是獲取資料價值，獲取資料前提是，先要有資料，這就牽涉資料探勘了。
大資料需要學習哪些知識？
學習一項技術最重要的是要理解它能解決什麼問題，那麼學習大資料可以解決什麼問題呢？沒錯，大資料可以解決海量資料的儲存和計算這兩個問題。海量資料的儲存是使用分布式儲存 hdfs 海量資料的計算是使用分布式計算 mapreduce hadoop則是整合了分布式儲存和分布式計算這兩種功能的一種大資料的解決方...
大資料基礎知識
一種規模大到在獲取 儲存 管理 分析方面大大超出了傳統資料庫 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。大資料需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的資料。適用於大資料的技術，包括大規模並行處理 mpp 資料庫 資料探勘 分布式檔案...
大資料學習需要哪些課程？
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