大数据分析是利用先进技术从海量数据中提取价值的过程，广泛应用于商业智能、科学研究等领域。以下是关键概念与学习路径：

核心步骤

  1. 数据采集 📡
    使用工具如 Kafka 或 Flume 实时收集数据
  2. 数据存储 🗃️
    选择 Hadoop HDFS 分布式文件系统或 MongoDB 非关系型数据库
  3. 数据处理 🧼
    通过 MapReduce 或 Spark 实现分布式计算
  4. 数据分析 🔍
    应用 Python (Pandas/Matplotlib) 或 R 进行统计建模

技术栈推荐

学习路径图

  1. 基础概念 → 了解核心技术原理
  2. 实战案例 → 掌握数据清洗与转换技巧
  3. 进阶优化 → 学习分布式系统调优方法

📌 提示：建议先完成 大数据基础 系列课程，再深入实践项目。