大數據的發展歷程總體上可以劃分爲三個重要階段，萌芽期、成熟期和大規模應用期，20世紀90年至21世紀初，爲萌芽期，隨着，一批商業智能工具和知識管理技術的開始和應用，度過了數據萌芽。
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21世紀前十年則爲成熟期，主要標誌爲，大數據解決方案逐漸走向成熟，形成了並行計算與分佈式系統兩大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大數據技術受到追捧，Hadoop平臺開始大行期道，2010年以後，爲大規模應用期，標誌爲，數據應用滲透各行各業，數據驅動決策，信息社會智能化程度快速提高。
數據時代的到來，也推動了數據行業的發展，包括企業使用數據獲取價值，促使了大量人員從事於數據的學習，學習大數據需要掌握基礎知識，接下從我的角度，爲大家做個簡要的闡述。
學習大數據需要掌握的知識，初期瞭解概念，後期就要學習數據技術，主要包括：
1.大數據概念
2.大數據的影響
3.大數據的影響
4.大數據的應用
5.大數據的產業
6.大數據處理架構Hadoop
7.大數據關鍵技術
8.大數據的計算模式
後三個牽涉的數據技技術，就複雜一點了，可以細說一下：
1.大數據處理架構Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生態系統、Hadoop的安裝與使用；
2.大數據關鍵技術技術：數據採集、數據存儲與管理、數據處理與分析、數據隱私與安全；
3.大數據處理計算模式：批處理計算、流計算、圖計算、查詢分析計算
數據的核心技術就是獲取數據價值，獲取數據前提是，先要有數據，這就牽涉數據挖掘了。
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