为什么用mybatis不用h

大数据学习路线指南(最全知识点总结)

学习Python的基础知识，包括其语法、数据类型、控制结构等。掌握Python的数据处理库，如NumPy、Pandas等，能够进行数据的采集、分析与可视化。了解Python在大数据领域的应用场景，如机器学习、数据挖掘等。学习路线图 以上是大数据学习的全面知识点总结及学习路线指南。在学习过程中，建议结合实践项目，将理论知识应用到实际中，加深理解。

基础理论学习大数据概念与行业认知：理解大数据的定义、特征（如4V特性：Volume、Velocity、Variety、Veracity），明确大数据在人工智能、云计算（ABC：Ai+大数据+云）中的核心地位，了解行业应用场景（如金融风控、医疗数据分析、智慧城市等）。

数仓理论知识学习阶段 学习内容：数据仓库理论知识总结，包括数据仓库的概念、架构、设计原则等。Scala版本的Spark开发学习阶段 学习内容：Scala学习：掌握Scala的编程语言。SparkCore开发：了解SparkCore的基本概念和API。SparkSQL开发：学习SparkSQL的SQL查询引擎。

大数据怎么学好学吗

1、文科生学习大数据有一定的难度，但并非不可学。以下是具体分析：基础知识方面的挑战：数学和统计学：大数据处理和分析常常需要用到数学和统计学的知识，如概率论、线性代数等。文科生可能需要额外补充这些基础知识。编程：大数据处理通常依赖于编程语言，如Python、R等。文科生需要投入时间学习编程，以掌握数据处理和分析的技能。

2、首先，大数据技术的学习难度较大。大数据技术需要掌握扎实的数学基础，包括数学统计学、概率论、线性代数等，这对于很多人来说是比较困难的。此外，大数据技术还需要掌握计算机科学的基础知识，包括计算机编程语言、数据库技术、操作等，这也需要一定的学习成本。

3、只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、P、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。

4、实践锻炼：通过参与实际的大数据项目，文科生可以锻炼自己的技能和经验。这有助于他们更深入地理解大数据的应用场景，并学习到解决实际问题的有效方法。沟通能力和团队合作：在大数据项目中，与来自不同背景的团队成员合作是非常常见的。

大数据学习路线总结

大数据最佳学习路线可总结为基础理论学习、技术掌握、实践项目积累三个阶段，核心学习方向包括大数据工程与大数据分析两大领域，需重点掌握Linux、JVM语言、计算处理框架、分布式存储与资源调度等关键技术。

数仓理论知识学习阶段 学习内容：数据仓库理论知识总结，包括数据仓库的概念、架构、设计原则等。Scala版本的Spark开发学习阶段 学习内容：Scala学习：掌握Scala的编程语言。SparkCore开发：了解SparkCore的基本概念和API。SparkSQL开发：学习SparkSQL的SQL查询引擎。

总结：大数据学习是一个循序渐进的过程，需要不断积累和实践。从语言基础到框架学习，再到云计算平台，每一步都不可或缺。在学习过程中，要注重理论与实践相结合，多动手实践，不断加深对大数据技术的理解和掌握。同时，也要保持持续学习的态度，关注大数据领域的最新动态和技术发展，不断提升自己的竞争力。