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　　试想一下，既然大数据已经融入各行各业，如果自己能以大数据分析师身份出现在各行各业中都会因为专业知识而获得高认可度、获得一定的发展，不是吗?不妨找一个专门机构学习一下知识体系，能让你未来有一个提升可能。

　　大数据分析培训内容：

　　第一阶段，数据收集，常见的数据收集方式有1依托第三方开放数据集、2业务数据、3服务日志、4行为上报数据。现在，爬取第三方开放数据的方式,得到了逐步认可，许多企业都愿意从互联网开放数据中获取原始数据，爬虫已形成单独体系。业务数据一般在传统路子中更得认可。如果是数据上报形式得弄懂上报流程，也就是埋点、收集上报的细节。
 

　　第二阶段，数据的传输。传输不建议在数据获得后马上执行，如果直接落地有大可能会导致系统宕机。关于数据的传输比较有名的是kafka与flume的组合，除了它之外，还有像ActiveMQ、阿里的RocketMQ等消息列队方式。

　　第三阶段，数据的存储，在整个生态中，最核心的存储方式就是hdfs了，这是支撑hadoop做大数据处理的基础，它不但便捷，且具有很强的横向扩展能力。除了常见的外，像hive、sql等也有一定受推崇度。值得一说的是，不同储存方式对应的适合场景不同，大家需要针对性选择，如hive它常见于传统sql查询，虽然效率不高，但是对数据的支撑性较高，hbase则偏向于即席查询，它有更高响应效率，但是在复杂数据的支撑上弱不少。

　　第四阶段，数据再加工，一到三阶段都属于数据搬运过程，第四个阶段需要基于hadoop的框架进行处理。要知道，不管是数据的转换亦或是加工、都是离不开框架作为支撑，这个过程要对杂乱数据进行标准化处理、就残缺数据进行补偿。

　　第五阶段，数据应用价值输出，前四个阶段已经做好了数据的运输、建模、再加工，后期需对有用的数据进行详细分析、得出结论。

　　上面这些就是在大数据分析培训机构课堂上会涉及到的教学内容，如果完全掌握起来且在真实项目中操作几次，应该就能流畅分析数据了。