有关大数据的误区:数据统计≠大数据
TB以上才叫大数据 数据的大小，事实上没有明确的界线。更重要的，数据的大小，不一定有意义。
误区2：大数据都与大小有关 大数据的特点是5VVolume（体积）、Velocity（速度），Variety（品种），Veracity（准确性）和Value（值）。虽然处理大量数据是大数据的主要特征之一， 然而数量仅仅是大数据的主要定义特征。此外，数据的其他功能同样重要。
大数据误区大数据拥有数据 很多人认为拥有数据，尤其是拥有大量数据，就是大数据。这绝对不是真的。大量的数据并不是大数据。但是，保险公司可以利用气象大数据预测自然灾害，调整自然灾害相关的保险费率，从而发展其他商业价值，形成大数据的商业环境。
误区三：数据量很大，而小缺陷无关紧要 有人认为，根据大数定律（Law of Large Numbers），独立的数据缺陷无关紧要，不会影响分析结果。与更小规模的数据集相比，独立的数据缺陷对整个数据集的影响的确要小很多，但目前，数据量不断增长，数据缺陷与以往相比也越来越多。
混入脏数据 脏数据是指严重不合理或对于实际业务毫无意义的数据，通常是由程序bug、第三方攻击、网络传输异常等原因造成的。这种数据的破坏性比较大，可能引发程序报错，对指标的准确度影响也较大。关于大数据有哪些分析误区，青藤小编就和您分享到这里了。
大数据专业能干什么
大数据专业毕业生可以从事行业数据收集、整理、分析、评估和预测等工作，其中数据分析师是数据师的一种，专注于从过去和现在的数据层面理解数据，通过分析或可视化处理等方式，实现数据的商业意义。
大数据专业可以从事数据挖掘，设计并实现数据挖掘算法，如分类算法、聚类算法、关联分析等。数据挖掘工程师是专门从事大数据领域中数据挖掘工作的高级工程师，需要具备一定的数学知识和编程技能。
数据分析师：作为数据分析师，您将负责收集、清洗和分析数据，发现数据中的趋势和规律，并为企业提供决策支持。 数据科学家：作为数据科学家，您将利用统计学、机器学习和人工智能等技术，分析和解释数据，并从中提取有用的信息和洞察。
大数据领域的就业方向包括： 大数据开发工程师：这些工程师是市场上的热门人才，他们需要掌握如Hadoop、Spark、Storm开发、Hive数据库、Linux操作系统等技术，以应对分布式存储和计算框架的挑战。 大数据分析师：负责搜集、整理、分析行业数据，并根据数据做出行业研究和预测。
学习大数据后出来可以就业的基础职位有数据挖掘工程师、大数据分析师、大数据开发工程师、算法工程师、数据安全研究这五种。
大数据学习都能干什么?
1、以下是学习大数据后可能从事的职业方向： 大数据工程师：作为大数据工程师，您将负责搭建和维护大数据平台，处理和管理海量数据，并设计和优化数据处理流程。 数据分析师：作为数据分析师，您将负责收集、清洗和分析数据，发现数据中的趋势和规律，并为企业提供决策支持。
2、学习大数据后，可以从事以下几种职业： 大数据工程师：主要负责开发和维护大数据平台，设计数据架构、实现数据清洗、转换和存储等。 数据分析师：主要负责处理和分析数据，提出有价值的信息和模型，供业务决策者使用。
3、大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。大数据系统分析师 面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。hadoop开发工程师。解决大数据存储问题。
大数据分析能干什么?
医疗保健 大数据分析分析通过提供个性化的医学和处方分析而改善了医疗保健。研究人员正在挖掘数据，以查看对于特定情况更有效的治疗方法，确定与药物副作用有关的模式，并获得其他可帮助患者并降低成本的重要信息。制造业 预测性制造提供了几乎零的停机时间和透明度。
餐饮行业 快餐业的视频剖析。该公司通过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供给的食物；假如行列较短，则显现那些利润较高但准备时间相对长的食物。教育范畴应用 百度大脑PK人脑：大数据押高考作文题。
数据分析师 大数据专业毕业生可以从事行业数据收集、整理、分析、评估和预测等工作，其中数据分析师是数据师的一种，专注于从过去和现在的数据层面理解数据，通过分析或可视化处理等方式，实现数据的商业意义。
预测未来 数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。
关于大数据专业能干什么的回答如下：数据分析 数据分析是大数据专业的重要应用之一。通过统计分析方法，对数据进行收集、整理、分析，并提取、呈现数据，实现数据的商业意义。
hadoop中主机有多少个进程是对的
1、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的 小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中，一个准备提交执行的应用程序称为“作业（job）”，而从一个作业划分出 得、运行于各个计算节点的工作单元称为“任务（task）”。
2、一般如果正常启动hadoop，我们可以看到以下5个进程：[root@master ~]# jps 19803 SecondaryNameNode 19994 TaskTracker 31144 Jps 19571 NameNode 19672 DataNode 19887 JobTracker 如果你少了某个，就是那个进程没有启动起来。去hadoop\etc\hadoop底下看你的配置文件都配置对了没有，这部分网上教程很多。
3、启动Hadoop集群需要启动HDFS集群和Map/Reduce集群。格式化一个新的分布式文件系统：bin/hadoop namenode -format 在分配的NameNode上，运行下面的命令启动HDFS：bin/start-dfs.sh bin/start-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动DataNode守护进程。
4、重启设备。虚拟机安装hadoop执行出来六个进程，关机之后再启动是因为要重启设备，得到释放，虚拟机（Virtual Machine）指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。在实体计算机中能够完成的工作在虚拟机中都能够实现。
5、以Hadoop为例，Hadoop 主要有三种部署模式：完全分布式模式：在多台计算机上分别以单个进程的模式运行。单机模式：在单台计算机上以单个进程的模式运行。伪分布式模式：在单台计算机上以多个进程的模式运行。本质上来说，伪分布式模式运行在单个节点上，通过多个独立的 Java 进程来模拟多节点的情况。
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