以大数据信息采集做网络营销就必须要应用到大量的数据信息,如姓名、电话、消费记录等,那么这些信息的来源是哪些呢?以下是小编为你整理的初学者怎么学大数据
基础的数据信息大多是用户注册或购买行为时收集到的，比如姓名、年龄、地址等，这些数据是不会改变的。
偏好数据大多是从用户的首选产品、消费品牌、规模等分类信息中获取到的。
[图片0]
最近的行为数据也是最可靠地信息数据，这种类型的数据从历史浏览中举可以获取到，进而推断用户的下一步消费行为。
消费数据在各个消费平台都会有详细记录，想要获取到客户的大数据信息，不妨尝试从数据挖掘入手，精准高效的寻找到意向客户。
基于底层数据交换的数据直接采集方式
通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，基于底层IO请求与网络分析等技术，采集目标软件产生的所有数据，将数据转换与重新结构化，输出到新的数据库，供软件系统调用。
技术特点如下
1. 无需原软件厂商配合;
2. 实时数据采集，数据端到端的响应速度达秒级;
3. 兼容性强，可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据;
4. 输出结构化数据，作为数据挖掘、大数据分析应用的基础;
5. 自动建立数据间关联，实施周期短、简单高效;
6. 支持自动导入历史数据，通过I/O人工智能自动将数据写入目标软件;
7. 配置简单、实施周期短。
基于底层数据交换的数据直接采集方式，摆脱对软件厂商的依赖，不需要软件厂商配合，不仅需要投入大量的时间、精力与资金，不用担心系统开发团队解体、源代码丢失等原因导致系统数据采集成死局。
直接从各式各样的软件系统中开采数据，源源不断获取精准、实时的数据，自动建立数据关联，输出利用率极高的结构化数据，让不同系统的数据源有序、安全、可控的联动流通，提供决策支持、提高运营效率、产生经济价值。
Hadoop集群与管理
这里会涉及到一些比较高级的数据库管理知识，乍看之下都是操作性的内容，但是做成容易，做好非常难。
1、Hadoop集群的搭建 2、Hadoop集群的监控 3、Hadoop集群的管理 4、集群下运行MapReduce程序
[图片1]
六、ZooKeeper基础知识
ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
七、Hbase基础知识
Hbase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用Hbase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，Hbase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，Hbase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，Hbase同样利用Hadoop MapReduce来处理Hbase中的海量数据;Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，Hbase利用Zookeeper作为对应。
1、Hbase定义 2、Hbase与RDBMS的对比 3、数据模型 4、系统架构 5、Hbase上的MapReduce 6、表的设计
需要的语言
Julia
虽然当前的数据科学绝大多数是通过R语言，Python，Java，MatLab和SAS执行的。但依然有其他的语言存活于夹缝中，Julia就是值得一看的后起之秀。
业界普遍认为Julia过于晦涩难懂。但数据骇客在谈到它取代R和Python的潜力时会不由得眉飞色舞。Julia是一种高层次的，极度快速的表达性语言。它比R语言快，比Python更可扩展，且相当简单易学。
“它正在一步步成长。最终，使用Julia，你就能够办到任何用R和Python可以做到的事情，”Butler说。
但是至今为止，年轻人对Julia依然犹豫不前。Julia数据社区还处于早期阶段，要能够和R语言和Python竞争，它还需要添加更多的软件包和工具。
“它还很年轻，但它正在掀起浪潮并且非常有前途，”Driscoll说。
JAVA
Java，以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 “如果你去看Twitter，linkedIn和Facebook，那么你会发现，Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言，”Driscoll说。
Java不能提供R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。但是，如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。
Hadoop和Hive
一群基于Java的工具被开发出来以满足数据处理的巨大需求。Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。