目前，不少人都会对大数据分析有着浓厚的兴趣，那么什么是大数据分析?大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点， 海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。以下是小编为你整理的如何学会大数据
大数据分析的具体含义如下
数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。
大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的*实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。
大数据已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下最重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
雅虎的开源代码
Pig(ad-hoc脚本)
由yahoo!开源，设计动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc(计算在query时发生)数据分析工具
Pig定义了一种数据流语言—Pig Latin，它是MapReduce编程的复杂性的抽象,Pig平台包括运行环境和用于分析Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。
其编译器将Pig Latin翻译成MapReduce程序序列将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于进行离线分析。
Sqoop(数据ETL/同步工具)
Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容错性。
Sqoop利用数据库技术描述数据架构，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。
Flume(日志收集工具)
Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。
它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。
同时，Flume数据流提供对日志数据进行简单处理的能力，如过滤、格式转换等。此外，Flume还具有能够将日志写往各种数据目标(可定制)的能力。
总的来说，Flume是一个可扩展、适合复杂环境的海量日志收集系统。当然也可以用于收集其他类型数据
学大数据要准备什么
工欲善其事必先利其器。学习大数据，对电脑的配置建议：i5、i7第六代起(*不是低电压版)，内存16G起，安装固态硬盘。
笔记本便携，台式机相同价位配置更好，根据个人需要选择。
大数据相对而言自学门槛较高。网上教程不少，为了尽快学会能在工作中运用的知识和技术，应当如何选择才能避免弯路?
你需要寻找一个以“学以致用”为目标的大数据学习路线图。
外行看热闹内行看门道。一份能指导程序员找到高薪大数据岗位工作的学习路线图，应该是重视基础、强调实战、紧跟企业需求的。
在选定学习路线图的时候，不妨多了解制订学习路线图的学校是不是紧跟技术发展?有没有教学经验?教出来的学生就业状况如何?
有了大数据学习路线图，现在要做的就是按照路线图的顺序寻找教程了，这一步同样需要认真仔细挑选真正高品质的教程，视频、书籍不限。
学习过程中难免遇到疑难，多加几个学习群，跟同好交流探讨，也可以在懈怠的时候互相打气。
实战项目就是检验你学习成果的时候了。经过一段时间的学习，你已经有了经验，项目的寻找难度并不大，这里不再赘述。
Hadoop大未来
Hadoop在2008年就已经是顶级的Apache项目，之后被各大互联网巨头挖掘开发并且商业化。如果市场上已经有不少成熟的Hadoop分析产品。这些基于Hadoop的产品有重新给Hadoop注入了新的活动。Hadoop将作为大数据分析的一个起点，使得分析未来可以智能化，使得人工智能更加普遍。
目前谷歌已经不再使用Hadoop架构(可以解决PB级别的数据)，而是使用DataFlow结构在完成EB级别数据的分析，并且是基于对Hadoop架构的升级。这是一个可喜的消息，这不意味着Hadoop已经成为历史，而更说明Hadoop架构和其中思想的巨大潜力!
基于Hadoop的分析架构越来越多，相应的，大数据对现实世界的分析成果会越来越多。这些才是普通人可以实实在在感受到的大数据。比如购物，学习，健康，旅游等等都会变得更加便捷安全。
大数据给我们带来许多好处，但同时也产生了不少新问题。比如数据隐私，大数据安全，数据滥用等等。这些都将是需要大家达成共识的下一个议题。
