从0开始学大数据【阿里巴巴的技术专家】

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从0开始学大数据【阿里巴巴的技术专家】

传统的软件计算处理模型，都是“输入->计算->输出”模型。也就是说，一个程序给它传入一些数据或者它从某个地方读取一些数据，然后对这些数据进行计算处理，最后得到输出结果。

但是在互联网大数据时代，需要计算处理的数据量急速膨胀，传统的计算处理模型不能适用于大数据时代的计算要求。特别是在稍微大一点的互联网企业，需要计算处理的数据量常常以P计（  byte）。

一般都会采用分布式集群来解决这个问题，用数千台（甚至上万台）计算机构建一个大数据计算处理集群，利用更多的网络带宽、内存空间、磁盘容量、CPU核心数去进行计算处理。

其实现在不论什么规模体量的公司，都早已意识到数据对于公司的价值，也越来越多的在自己的软件系统中大规模使用大数据技术。所以不少程序员都希望从软件工程师转型成为大数据工程师，投身大数据开发与应用，但是想要真正掌握大数据技术，这就要求有一定的大数据思维，这样才能真正成为解决复杂问题的技术专家。

在学习大数据的过程中，我自己也遇到了不少的瓶颈：

• 天天听别人讲大数据，也看了不少资料，却不得要领，看不到完整的知识轮廓。

• 即使工作和大数据相关，但仍不清楚大数据平台究竟是如何运作的，该怎么突破。

• 从事大数据工作但不懂其原理，给大数据部门提个需求，一句“不好做”就被挡回来，发展有瓶颈。

其实，这是由于大数据的知识体系过于繁杂，没有专家的明晰指导或亲身实践的经验，很多人都难以真正入门，更不用说通过自学达到大数据知识融会贯通了。

给大家推荐一个学习资料，李智慧的《从0开始学大数据》专栏，帮你构建一套立体化的知识体系，相信你可以从不同视角、不同领域找到你在大数据领域的突破口。

李智慧，长期从事大数据、大型网站架构的研发工作，曾经担任过阿里巴巴的技术专家、Intel 亚太研发中心架构师、宅米和 WiFi 万能钥匙 CTO，出版过一本畅销书《大型网站技术架构：核心原理与案例分析》。

这个专栏目前已经完结了，主要包括6大部分：Hadoop 大数据原理与架构、大数据生态体系主要产品原理与架构、大数据开发实践、大数据平台与系统集成、大数据分析与运营、大数据算法，这六个部分组成了一个完整的大数据体系。其中每个模块都包含一篇答疑。

下面是其他同学的评价，你可以看一下：

这次，我特意找极客时间的运营申请了一个福利，原价¥99，限时拼团¥79。两杯咖啡的钱，提升自己一项硬技能，可以说很赞了。

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