1. Java数据挖掘
大数据方向工作介绍
大数据方向的工作目前分为三个主要方向:
01.大数据工程师
02.数据分析师
03.大数据科学家
04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向）
必须技能10条:
01.Java高级(虚拟机、并发)
02.Linux 基本操作
03.Hadoop（此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn ）
04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）
05.Hive(Hql基本操作和原理理解）
06.Kafka
07.Storm
08.Scala需要
09.Python
10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）
11.一些小工具(Sqoop等)
高阶技能6条:
11.机器学习算法以及mahout库加MLlib
12.R语言
13.Lambda 架构
14.Kappa架构
15.Kylin
16.Aluxio
百度搜索圈T社区（www.aiquanti.com） 免费视频教程
2. 开源数据挖掘
Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。 优势应该在于分布式架构比较相似能快速上手。
3. 数据挖掘数据采集
大数据处理的基本流程有几个步骤
1.
大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。 这是因为大数据处理的数据来源类型丰富,大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成,从中提取出关系和实体,经过关联和聚合等操作,按照统一定义的格式对数据进行存储。现有的数据抽取和集成方法有三种,分别是基于物化或ETL方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎。这些引擎都是很重要的。
2.
大数据处理的第二个步骤就是数据分析。 数据分析师大数据处理流程的核心步骤,通过数据抽取和集成环节,我们已经从异构的数据源中获得了用于大数据处理的原始数据,用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理,比如数据挖掘、机器学习、数据统计等,数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。通过数据分析我们能够掌握数据中的信息。
3.
大数据处理的第三个步骤就是数据解释。
4. JAVA数据采集
数据库连接已设置为了1000,说明你的软件设计方法不对，类似的情况只用1个数据库连接或几个就够了，参考中间件设计或MIDAS设计，类似数据库做个Pool的处理方法,而不是让软件直连数据库
5. Java数据挖掘课程设计
想要进入到大数据行业中，成为其中的一员，那么我们就要了解大数据行业和大数据的相关技术，以及必要的时候进行大数据的培训学习，一遍快速的掌握相关大数据的技术。这有很好的掌握了大数据技术才有可能进入到大数据这个行业中。
在选择大数据培训学习之前首先我们要了解要学习的大数据内容有哪些，一遍大数据培训中更好的进行学习。
第一，我们在了解了大数据技术后都会知道，大数据培训学习首要的就是了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，也是大数据培训课程的必要内容。Java ：只要了解学习一些基础知识就可以，做大数据不需要去太深入的学习Java 技术，学javaSE 就的相关知识就可以了，这也是相当于学习大数据的基础知识。 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，Linux知识在许多编程语言中都用的到，多少都是要进行学习的，而且Linux学习对于大数据有很大的帮助。最后就是大数据培训内容的核心大数据技术知识hadoop、hive、hbase、spark等大数据相关技术的学习和应用以及相关项目的操作学习。