大数据开发电脑系统,大数据技术电脑

1.北京电脑培训分享想学大数据？那就先学好Ja吧

2.学习大数据该买什么电脑?

3.大数据技术专业需要电脑吗

4.软件工程需要怎样的电脑

首先我们要了解Ja语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

大数据

Ja ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Ja 技术，学ja SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Ja语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

北京电脑培训分享想学大数据？那就先学好Ja吧

不同行业、不同应用的要求是不一样的。

但对电脑的使用方面肯定是有要求的，只是大部分对电脑的要求不太高，常规的电脑就能满足要求而已。

比如普通的电脑端软件，像计算器、画图等，要求的运行速度和内存等很低，比如二十年前的电脑就可以满足。

稍专业些的软件，比如财务软件，要求具备网络端口、具备打印机，电脑的浏览器版本在某个版本以上、内存和硬盘要求相对较低，比如单核1G以上、256M内存、1G硬盘等。

再复杂些的软件，比如web开发，要求能够安装较新的运行环境，处理器和内存要相对高些，比如双核2G以上的CPU、1G以上的内存、10G以上硬盘空间。

嵌入式软件通常要求具备串口或USB接口、能够安装运行嵌入式编程环境，对处理器、内存等要求较低。

游戏软件开发通常要求显卡性能要高些。处理量相对也比较大，处理器、内存、硬盘也相应要求较高

大数据开发，对计算速度和存储容量要求是更高的

学习大数据该买什么电脑?

计算机编程语言有很多，目前用的多一点的就是Ja，C++，Python等等。目前大多数学习大数据的人都是选择学习Ja，那Ja到底好在哪呢？为什么学大数据之前要先学Ja呢？北京电脑培训今天就来分析一下。

不少想学习大数据的零基础学员都知道，学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如Ja和.Net。不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。因此，如果想学习大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。

Ja是目前使用最为广泛的网络编程语言之一

它不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Ja语言具有功能强大和简单易用两个特征。Ja语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。

Ja有许多特性

Ja具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平立与可移植性、多线程、动态性等特点。

Ja拥有极高的跨平台能力

Ja可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等与传统的编程语言，如C、C++相比，Ja能够更加容易上手，而比之微软平台的开发语言，如VB、MFC等，则有着跨平台运行的能力，尽管Ja没有能够完全实现最初的一次编程、随处运行的口号，但是Ja相比於其它较早的编程语言，仍然拥有极高的跨平台能力。

Ja是一个强类型语言

Ja是一个强类型语言，它允许扩展编译时检查潜在类型不匹配问题的功能。Ja要求显式的方法声明，它不支持C风格的隐式声明。这些严格的要求保证编译程序能捕捉调用错误，这就导致更可靠的程序。可靠性方面最重要的增强之一是Ja的存储模型。

大数据技术专业需要电脑吗

电脑选择如下：

一般多买台式机或者性能强的笔记本。大数据电脑一般要求：大内存（底线16G），强CPU（至少6核心），大存储空间内存（500G很勉强），硬盘最好都可以扩展。其实内存16G实在有点捉襟见肘，啥都不干占用了70%。

简介：

计算机（computer）俗称电脑，是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。

由硬件系统和软件系统所组成，没有安装任何软件的计算机称为裸机。可分为超级计算机、工业控制计算机、网络计算机、个人计算机、嵌入式计算机五类，较先进的计算机有生物计算机、光子计算机、量子计算机等。

软件工程需要怎样的电脑

在大数据技术专业中，电脑是必不可少的工具。

1、数据处理和分析：大数据技术专业注重对庞大数据集的处理和分析。电脑提供了强大的计算和存储能力，能够支持大规模数据的处理、清洗和整理。通过使用特定的软件和工具，可以对数据进行统计分析、建模，从而发现隐藏在数据背后的信息和趋势。

2、数据存储和管理：大数据技术专业需要将海量的数据进行存储和管理。电脑提供了各种数据库管理系统和存储设备，如关系型数据库、分布式数据库、云存储等。这些工具和技术可以帮助专业人士有效地组织和管理数据，确保数据的完整性、安全性和可靠性。

3、数据可视化：大数据技术专业强调将复杂的数据转化为直观的可视化图表或图形。通过使用电脑上的数据可视化工具和软件，可以将数据以直观的方式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据。

4、编程和开发：大数据技术需要编程和开发技能，以构建和优化数据处理和分析的算法和模型。电脑提供了各种编程环境和开发工具，如Python、R、Hadoop等，用于编写和执行代码，实现大规模数据处理和分析的自动化。

5、实验和仿真：电脑在大数据技术专业中还用于进行实验和仿真。通过使用电脑上的模拟工具和软件，可以模拟和预测不同数据处理和分析方法的效果，进而优化算法和模型的性能。

6、学习和研究：电脑是大数据技术专业学习和研究的重要工具。通过互联网连接，学生和专业人员可以获取最新的数据科学和大数据技术资讯，并参与在线学习和社区。同时，可以使用电脑来进行研究和实验，探索新的大数据处理和分析方法。

电脑在大数据技术专业中起着至关重要的作用。它为大规模数据的处理、存储、分析和可视化提供了强大的支持。同时，电脑也是学习、研究和开发大数据技术的基础工具。因此，对于从事大数据技术专业的学生和专业人士来说，拥有一台功能强大的电脑是必备的。

大数据技术专业学习注意

1、建立坚实的基础：大数据技术涉及多个领域，包括数据处理、数据库管理、编程等。在学习之前，确保你对相关的数学、统计学和计算机科学基础有所了解，并熟悉相关的概念和术语。

2、学习编程语言和工具：大数据技术通常需要使用编程语言来处理和分析数据。掌握至少一门常用的编程语言，如Python、R或Ja，并熟悉相关的数据处理工具和库，如Hadoop、Spark等。

3、实践和项目经验：理论知识只是大数据技术学习的一部分，通过实践和参与项目可以更好地应用所学的技术。尝试解决真实的数据问题、参与开源项目、参加竞赛等，这将帮助你提升技能并丰富经验。

4、关注行业趋势和最新技术：大数据技术处于不断发展和变化之中，与行业的最新趋势和技术保持接触非常重要。关注相关的学术研究、行业动态、技术博客等，了解最新的工具、算法和应用案例。

软件工程专业电脑配置需求参考如下：

软件工程专业涉及程序设计语言，数据库，软件开发工具，系统平台，标准，设计模式等方面。同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用，一般的编程对cpu和硬盘要求比较高。

1，操作系统：windows?7（64位）。

2，内存：4GB（及以上）。

3，显卡：显存 1G 及以上 位宽 256 bit及以上 ，显存类型 为DDR3以上 （如：NVIDIA Quadro 系列、ATI FireGL系列 或 Firepro系列）。

4，CPU: intel 双核高主频64bit，建议使用i5系列或i7系列，建议cpu主频高于2.8GHz ，中央处理器必须支持?SSE2?(Streaming SIMD Extensions 2)。

5，硬盘：不低于7200转。

6，软件：?office?2007或2010。

7，显示器：分辨率不低于1400X900。

扩展资料：

购买注意事项：

1、明确需求

购买电脑之前，首先要确定购买电脑的用途，需要电脑为其做哪些工作。只有明确了自己购买的用途，才能建立正确的选购方案。下面列举几种不同的计算机应用领域来介绍其各自相应的购机方案。

（1）商务办公类型

对于办公型电脑，主要用途为处理文档、收发E-mail以及制表等，需要的电脑应该稳定。在商务办公中，电脑能够长时间地稳定运行非常重要。建议配置一款液晶显示器，可以减小长时间使用电脑对人体的伤害。

（2）家庭上网类型

一般的家庭中，使用电脑进行上网的主要作用是浏览新闻、处理简单的文字、玩一些简单的小游戏、看看网络等，这样用户不必要配置高性能的电脑，选择一台中低端的配置就可以满足用户需求了。

（3）图形设计类型

对于这样的用户，因为需要处理图形色彩、亮度，图像处理工作量大，所以要配置运算速度快、整体配置高的计算机，尤其在CPU、内存、显卡上要求较高配置，同时应该配置CRT显示器来达到更好的显示效果。

（4）游戏类型

当前开发的游戏大都用了三维动画效果，所以这样的用户对电脑的整体性能要求更高，尤其在内存容量、CPU处理能力、显卡技术、显示器、声卡等方面都有一定的要求。

2、确定购买台式机还是笔记本

随着微型计算机技术的迅速发展，笔记本电脑的价格在不断下降，好多即将购买电脑的顾客都在考虑是购买台式机还是笔记本。对于购买台式机还是笔记本，应从以下几点考虑。

（1）应用环境

台式机移动不太方便，对于普通用户或者固定办公的用户，可以选择台式机。笔记本的优点是体积小，携带方便，对于经常出差或移动办公的用户应该选购笔记本。

（2）性能需求

对于同一档次的笔记本和台式机在性能上有一定的差距，并且笔记本的可升级性较差。对有更高性能需求的用户来说，台式机是更好的选择。

（3）价格方面

相同配置的笔记本比台式机的价格要高一些，在性价比上，笔记本比不上台式机。所以，对于价格因素上的选购，台式机相对较便宜。

3、确定购买品牌机还是组装机

目前，市场上台式机主要有两大类：一种是品牌机，另一种就是组装机(也称兼容机)。

（1）品牌机

品牌机指由具有一定规模和技术实力的计算机厂商生产，注册商标、有独立品牌的计算机。如IBM、联想、戴尔、惠普等都是目前知名的品牌。品牌机出厂前经过了严格的性能测试，其特点是性能稳定，品质有保证，易用。

（2）组装机

组装机是电脑配件销售商根据用户的消费需求与购买意图，将各种计算机配件组合在一起的计算机。组装机的特点是计算机的配置较为灵活、升级方便、性价比略高于品牌机，也可以说，在相同的性能情况下，品牌机的价格要高一些。

4、了解电脑性能指南

对于一台电脑来说，其性能的好坏不是由一项指标决定的，而是由各部分总体配置决定的。衡量一电脑的性能，主要看以下几个性能指标。

（1）CPU的运算速度

CPU的运算速度是衡量电脑性能的一项重要指标，它通常用主频高低来描述。市场上流行的双核CPU，在主频速度提高的同时，用多核技术，总体的主频越高，运算速度就越快。

（2）显卡类型

显卡是将CPU送来的影像数据处理成显示器可以接收的格式，再送到显示屏上形成画面。市场上比较流行的显卡芯片为NVIDIA、ATI显卡，以独立显卡容量大小作为衡量显卡性能指标的尺度。市场上以独显2G甚至更高作为主流显卡。

（3）内存储器容量

内存是CPU直接访问的存储器，电脑中所有需要执行的程序与需要处理的数据都要先读到内存中。内存大小反映了电脑即时存储信息的能力，随着操作系统的升级和应用软件功能的不断增多，对内存的需求容量越来越大。

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