从分治思想引入大数据计算

首先我们先来看下这个课程安排， 第一，我们先来学的是大数据的启蒙，这个启蒙学是很重要的， 大数据的事先不要去管它，集中精力听启蒙的思路，我分了这么几个点来启蒙，就是启蒙很重要，这个事先强调一下。

首先从分治思想开始，要先理解什么是分治思想， 然后再讲大数据这种集群多机处理问题，这里我们先看单机处理大数据的问题，因为这个世界技术的发展就是由单机发展过来的，然后才发展出了集群分布式这种这种大数据的处理方式，能理解我想表达一个什么意思吧？

其实说白了，如果你出去想变成一个大牛， 那么这时候即便是集群分布式的，那么最终你也要回归到原点上，就是要榨干每一台单机的能力，是不是这个道理？所以如果你连单机的问题和它的优势都不懂的话，技术有哪些都不知道的话，那么其实你如果只懂皮毛集群分布式的话，其实你也算是一个小白。

我来给大家一个需求，这个需求是如果我有一万个元素，这个元素比如说数字或者单词，或者字符串这样一个元素，然后需要存储， 那么用你java 知识怎么把它存起来？ 有人说使用数组，使用集合，使用map，还有是使用list 都可以都可以存储，这是第一个问题，大家都知道啊，这个比较简单，然后如果查找某一个元素， 我随便要查一个元素，你刚才一万里面有没有最简单的遍历方式和复杂度是多少？ 最简单的方式就是从第一个一直往后判断，对不对？那么这时候它复杂度是多少？

其实在i t 的我们这个领域当中，有个过程叫做分治思路， 一个大的一万个元素，这么一个数据集，如果能分制成很多小的数据集的话，然后我能明确某某一个小数据的要查的东西， 那么这时候你的复杂度会急剧下降，这个分治思想能理解吧。

这个这个思想你要现在建立起来，这是第一点，再来看第二点， 如果只给你单台机器，然后给你一个大量的数据， 那么这时候单机处理大量的数据的时候，它的问题是什么？它的瓶颈是什么？ 只有你知道真正的问题，知道真正的瓶颈的时候，你才可以接受这个事情上为什么会有一些新的技术是用集群来解决这个问题。

大数据移动计算比移动数据优秀

大数据计算时，我们需要明白移动数据的成本是不是很高，大数据一般都是几t甚至几十t的数据，如果拷贝移动的话可是太费时间了，如果我们将写好的这个程序代码移动到数据那里是不是就很快了，因为写的程序代码才几MB，这就是移动计算的优秀之处。

移动计算讲完之后，我们再来看看集群计算，如果一个几十T数据的文件交给单台机器处理的话，要花一天的时间，如果这时候有集群多台机器共同处理，这批数据则只需要单台机器几分之一的时间，那此时我们是不是了解了集群分布式的优势呢？

这就是我们使用大数据的目的，大数据首先是做移动计算，其次做集群分布式计算，这都是我们本套马士兵大数据全栈工程师围绕的核心重点所讲解的内容。

马士兵全栈大数据课程介绍

本套课程是马士兵教育机构经过了两年精心的准备而推出的一套大数据全栈工程师课程，原价价值16000元，学习周期达两年之久，每周是以直播上课的方式为大家教学，课后还会有课程的回放和录播。

这是一套算是零基础的小白手把手教学的课程，即便你以前没接触过大数据也可以学习，以人工智能和大数据为导向，以实际的项目实战为驱动教学，课程主要讲解互联网公司对大数据方面最常用的技术。

本套大数据课程与其它机构最大的区别就是：这套课程绝不仅仅只是讲入门和精通的使用，如果那样就太没有特色了，马士兵教育机构的老师们都有十几年一线大厂的带队经验，都有很多年大数据的工作经验，对大数据技术掌握的更深刻，上课讲的也比较透彻。

就拿Hadoop的课程来说，首先老师会带着我们讲一下Hadoop的存储和计算的原理，剖析Hadoop的核心原理，剖析为什么Hadoop还要创造出这么一套分布式存储系统？带着这些核心原理去学他们的API，完成数据的存储和计算，带着核心原理完成集群的搭建。

最后还会手把手的带我们研读Hadoop的底层源码，以debug代码调试的方式和注解注释的方式，为我们逐一的讲解Hadoop的底层源码，课程讲的详细而有深度，绝不会敷衍了事。

如果我们能认真的跟着每一堂课进行学习，一定会让我们的薪资提升很大的一个水平，课程的后面也会手把手教我们做一些跟企业相关的大数据项目实战，这样我们在写简历时也会有很丰富的大数据开发经验，让我们的简历更加丰富，更贴合企业的实际开发。

马士兵教育大数据精英一班课程信息

1、课程大小：215.36GB

2、课程课时：共计206课时 每个视频文件时长2小时，总时长412小时

3、播放格式：（mp4视频格式）百度云网盘在线播放、下载视频播放器播放、不加密

4、课件说明：教程课程涵盖素材、代码、笔记资料