大資料與傳統的資料技術的差別：
1、資料規模大：傳統資料技術主要是利用現有存在關係性資料庫中的資料，對這些資料進行分析、處理，找到一些關聯，並利用資料關聯性創造價值。這些資料的規模相對較小，可以利用資料庫的分析工具處理。而大資料的資料量非常大，不可能利用資料庫分析工具分析。
2、非結構化資料：傳統資料主要在關係性資料庫中分析，而大資料可以處理影象、聲音、檔案等非結構化資料。
3、處理方式不同：因為資料規模大、非結構化資料這兩方面因素，導致大資料在分析時不能取全部資料做分析。大資料分析時如何選取資料?這就需要根據一些標籤來抽取資料。所以大資料處理過程中，比傳統資料增加了乙個過程stream。就是在寫入資料的時候，在資料上打乙個標籤，之後在利用大資料的時候，根據標籤抽取資料。這個過程就類似於尋找圖書：如果你在你個人書櫃裡，尋找一本書是很容易的，所以你買了書，可以直接放到書櫃上，不用做任何處理;而如果圖書館買了書，如果不做任何處理的話，你是很難找到一本書的，所以圖書館在新書入庫的時候，首先會對每本書打上標籤，而這個打標籤的過程，就是類似於stream的工作。
1.大資料時代，主要需要什麼型別的人才？
2.對於大資料開發的學習，最經典的學習路線是什麼？
3.hadoop是什麼，主要有哪幾部分組成和hadoop的影響力
大資料處理關鍵技術主要有五種，具體指的是什麼？
大資料技術 就是從各種型別的資料中快速獲得有價值資訊的技術。大資料 領域已經湧現出了大量新的技術，它們成為大資料採集 儲存 處理和呈現的有力 大資料處理關鍵技術一般包括 大資料採集 大資料預處理 大資料儲存及管理 大資料分析及挖掘 大資料展現和應用 大資料檢索 大資料視覺化 大資料應用 大資料安全等...
大資料常用的挖掘方法，主要有哪些？
神經網路方法 神經網路由於本身良好的魯棒性 自組織自適應性 並行處理 分布儲存和高度容錯等特性非常適合解決資料探勘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。典型的神經網路模型主要分3大類 以感知機 bp反向傳播模型 函式型網路為代表的，用於分類 和模式識別的前饋式神經網路模型 以hopfield的離散...
大資料的使用方法，主要有哪些？
我們正處於福雷斯特研究公司所描述的 使用者時代 這個時代中驅動業務決策的不再是公司，而是使用者。基於這個原因，深度理解使用者的重要性已經遠勝以往，因此許多機構開始使用大資料技術來挖掘使用者資訊。收集和分析正確的資料 切實的理解使用者體驗及使用者行為已成為當務之急，下面將分享10個大資料的使用方法，可...