大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于网站大数据建设方案的问题，于是小编就整理了2个相关介绍网站大数据建设方案的解答，让我们一起看看吧。
谈谈自己对大数据未来的规划？
首先，数据点越来越多，也越来越碎片化。大数据时代就是人的时代，数据形态越来越丰富和多样。除去社交网站等传统数据点以外，新形态的数据点也已经出现，比如Airbnb和Uber这种O2O服务。如果再看远一点，随着可穿戴设备、物联网等先进设备和个人的信息结合起来，随时随地产生和收集数据更加成为可能。在这样的情况下，每个人随时随地的“情绪”和“状态”这些都会成为商家必须要重视的数据源。
与此相对应的，非结构化数据分析将越来越重要。而非结构化数据的模块化更加灵敏，不是传统的单一解决方案可以做到的。这导致人们在进行大数据分析时使用的工具将更加细化，利用垂直创新的工具进行非常纵深的研究将成为主流。
其次，大数据分析技术成为了决定社会服务效率的关键，有报道指出，随着信息技术的发展，包括公共服务、物流等在内的人们衣食住行的服务会纷纷电子化，虚拟世界和物理世界的边界将进一步模糊。这个大的产业背景一旦形成，大数据分析能力就将成为整个产业服务最关键的竞争力。
想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？
谢邀！笔者刚签约大数据挖掘工程师岗位，也是在研究生阶段才转为大数据方向。大数据目前正火热，很多同学想要转入，但学习路线对于自学的人来讲因人而异。
拿自身举例，笔者之前是Python数据分析出生，编程能力一般，因此在这个基础上先学习linux基本操作命令，安装ubuntu双系统并进一步安装Hadoop和Spark组件，在此基础上利用Pyspark操作Spark大数据框架进行学习。可以推荐如下书籍：
《Pyspark实战指南》
而要完全进入大数据领域还不够，因为大数据框架比较侧重开发，所以需要有scala语言功底（scala语言是Spark的原生语言），而scala语言跟JAVA关联性很强且完全兼容，所以如果有一定JAVA基础的话完全可以从scala入手，推荐的书籍如下：
《Spark编程基础（scala版）》
视频教程强烈推荐林子雨老师在MOOC慕课上的国家精品免费课程，由浅入深，非常容易上手。
大数据学习可以从最基础的java语言入手，然后去学习Linux&Hadoop生态体系，一些分布式的技术理念，再然后就是学习机器学习，深度学习算法。
阶段一、大数据基础——java语言基础方面
（1）Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
（2）JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
推荐书籍：
《Effective Java中文版》（第2版）
这本书是学习java必备书籍，看完这本书也就掌握了入门的基础知识。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
学习大数据离不开hadoop，围绕hadoop有一套生态体系，分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架需要了解并掌握。
推荐书籍：
1、《Big Data》
2、《Hadoop权威指南》
3、《Hive编程指南》
阶段三、 分布式计算。
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算等
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper集群
推荐书籍：
1、《Learning Spark》
2、《Spark机器学习：核心技术与实践》
阶段四、机器学习和深度学习算法的学习，可以更好的利用大数据去处理问题。
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，要自学大数据还是具有一定难度的，大数据不仅内容比较多，难度比较高，同时还需要学习者具有一定的场景支撑，比如数据中心等等，所以初学者自学大数据通常需要按照三个阶段来安排学习计划。
学习大数据的第一个阶段要根据自身的知识基础和发展方向来完成一些基础知识的学习，不论是从事大数据开发还是大数据分析，都需要具有一定的程序设计基础，初学者从Java和Python开始学起都是不错的选择。Java的前期学习难度要大一些，Python则要相对简单一些，而且目前Python语言在大数据领域的应用前景也比较广阔。
学习大数据的第二个阶段是掌握大数据平台的相关知识，大数据领域的诸多岗位任务都离不开大数据平台的支撑，所以学习大数据平台是学习大数据技术的重要环节。学习大数据平台可以从Hadoop和Spark开始学起，一方面这两个平台是开源平台，另一方面这两个平台的应用范围也比较广泛，相关的学习案例也比较多。
相对于编程语言来说，大数据平台的内容相对比较多，而且也具有一定的难度，往往还需要初学者具备一定的Linux操作系统知识，所以如果自身的计算机基础知识比较薄弱，那么也可以从Linux操作系统开始学起。
学习大数据的第三个阶段就是实践阶段，实践阶段最好能够在实习岗位上来完成，一方面实习岗位能够提供场景支撑，另一方面在实习岗位上也更容易与有经验的技术人员进行交流学习。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
到此，以上就是小编对于网站大数据建设方案的问题就介绍到这了，希望介绍关于网站大数据建设方案的2点解答对大家有用。
