大数据和云计算如何学习大数据和云计算？

　　如今，大数据和云计算这两种主流技术已成为IT领域关注的焦点，有很多人对这两种技术产生了兴趣并想要学习，那么什么是大数据和云计算呢？又该如何去学习大数据和云计算呢？
　　一、大数据
　　大数据是指无法用常规工具在一定时间范围内被捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
　　1、特点（5V）
　　①　Volume（大量）：数量巨大
　　②　Velocity（高速）：系统中的数据流速
　　③　Variety（多样）：多样的数据类型
　　④　Value（价值）：低价值密度
　　⑤　Veracity（真实性）：数据保密性和可用性
　　2、大数据学习内容
　　大数据的学习内容可以分成两个阶段来学习—Java阶段和大数据阶段。
　　①　Java阶段
　　静态网页基础：HTML基础知识及CSS
　　JavaSE：JavaSE基础语法及面向对象使用、JavaAPI常见操作类、MySQL数据库及SQL语句、掌握JDBC完成数据库的数据操作、线程、网络编程、反射基本原理。
　　JavaWeb：掌握Jquery基本操作和使用、掌握注解基本概念和使用、掌握版本控制工具使用。
　　企业及框架Spring、Spring mvc、SpringBoot、Mybatis。
　　②　大数据阶段
　　准备工作：掌握Linux系统基础知识、学习CentOS及Maven。
　　大数据技术框架学习：HDFS、MapReduce、Yarn、HBas、MongoDB、Redis、Flume、Scala、Kafka、Spark、Hive、Flink、ES、Oozie。
　　③　项目实战：
　　这个阶段需要进行项目实战，所要实战的项目要包含上面的全部内容，以加深自己对大数据技术知识体系的掌握程度。
　　二、云计算
　　云计算是分布式计算的一种，指通过网络＂云＂将庞大的数据处理程序分解成众多的小程序，然后通过多个服务器组成的系统对这些小程序进行处理和分析，得到结果并返回给用户。在云计算的早期，简单地说，它是一种简单的分布式计算，它解决了任务分配问题，并合并了结果。因此，云计算也被称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间（几秒钟）内处理数以万计的数据，从而实现强大的网络服务。
　　1、特点
　　①　虚拟化技术：虚拟化突破了时间、空间的界限。
　　②　动态可扩展：动态扩展虚拟化的层次对应用进行扩展。
　　③　按需部署：根据用户的需求快速配备计算能力及资源。
　　④　灵活性高：兼容性非常强。
　　⑤　可靠性高：服务器故障也不影响计算与应用的正常运行。
　　⑥　性比价高：将资源放在虚拟资源池中统一管理在一定程度上优化了物理资源，PC组成云费用低，性能不逊于大型主机。
　　⑦　可扩展性：在对虚拟化资源进行动态扩展的情况下，同时能够高效扩展应用，提高计算机云计算的操作水平。
　　2、云计算学习内容
　　①　基础学习：
　　计算机网络基础（云计算网络、计算机网络）、Linux系统基础知识、Python基础知、Web基础知识、DevOps运维自动化。
　　②　数据库学习及运维管理：
　　数据库基础知识、数据库管理与运维、数据库安全与高可用、Nosql数据库技术。
　　③　企业级云架构管理与综合实战：
　　KVM虚拟化技术、高并发web平台架构技术、大型云架构部署与管理、Docker容器集群构建与管理、云架构自动化配置与监控。
　　三、大数据与云计算的区别
　　简而言之，大数据技术主要是围绕着数据的价值化来展开运作的；云计算是硬件资源的虚拟化，就以当前大数据和云计算的发展趋势来看，两者的前景都是很不错的。
　　大数据的就业方向主要是：数据分析师、数据挖掘工程师、大数据开发工程师、算法工程师及数据安全研究员。
　　云计算的就业方向主要是：云计算运维岗位、云计算平台开发岗位及软件开发岗位。
　　其次大数据主要是面向应用的，云计算主要研究的是硬件和基础运算框架，可以根据自己的兴趣选择学习大数据还是云计算。
　　大数据和云计算虽然是两种技术，但是大数据的对数据进行转化处理的过程离不开云计算的支持，两者之间的关系像硬币正反面一样，缺一不可。通过上面对大数据和云计算的介绍及学习内容后，大家知道大数据和云计算应该学习什么了吗？