大数据的多样性主要体现在其来源和类型的广泛性。具体来说，大数据可以大致分为三种类型：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。结构化数据，如息管理系统数据和医疗系统数据，其特点是数据间因果关系强。非结构化数据，如音频、图片和视频，其特点则是数据间没有因果关系。而半结构化数据，如网页数据和邮件记录，其数据间的因果关系相对较弱。这种多样性的存在对数据处理能力提出了更高的要求。
课程简介
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python基础
python开发环境搭建；python快速入门；python数据类型；python输入和输出；python分支语句；python循环语句；python字符串；python列表；python元件、集合、字典；python公共操作和推导式等。
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Linux概述和环境搭建；Linux文件和目录结构；Linux文件编辑器；Linux网络配置和系统管理操作；Linux远程登录；Linux常见基本命令；Linux软件包管理；Shell概述；Shell脚本入门；Shell变量和运算符等。
数据库
数据库的概述和环境搭建；数据库的结构化查询语言；数据库的操作语言；数据库的约束；数据库的查询；数据库的多表操作；数据库的索引；开窗函数概述和over子句；开窗函数之排列函数等。
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爬虫基础；request；数据提取；selenium；反爬；mongo数据库；scrapy等。
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数据分析概述；数据处理；数据统计；常用函数；图标类型；图标使用；数据透视表；数据透视图；大厂周报案例。
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概述；安装；快速入门；共享数据库连接；转换的插入更新；转换的条件判断；转换与作业综合实战
Hadoop特点
分布式计算：Hadoop 采用 MapReduce
分布式计算框架，将大规模的计算任务分解成多个可以在不同节点上并行执行的子任务，充分利用集群中多个节点的计算资源，大大提高了数据处理的速度和效率。例如，在处理海量的日志文件时，MapReduce
可以同时在多个节点上对不同的日志文件片段进行分析和处理，然后将结果汇总，显著缩短了处理时间。
数据本地化处理：Hadoop 会尽量将计算任务分配到数据所在的节点上进行处理，避免了数据在网络中的大量传输，减少了网络带宽的占用和数据传输的延迟，进一步提高了数据处理的效率。
高扩展性
易于添加节点：Hadoop 的架构设计使得它能够轻松地扩展集群规模，只需将新的节点添加到集群中，Hadoop 就能够自动识别并将其纳入到集群的资源管理和任务调度中，实现了计算和存储资源的线性扩展，能够满足不断增长的数据处理需求。
支持大规模数据处理：可以处理 PB 级甚至 EB 级的海量数据，随着数据量的增加和业务的发展，Hadoop 集群能够通过增加节点数量来提升处理能力，而不会对现有的数据处理流程和应用程序造成太大的影响，具有很强的横向扩展性。
大数据的价值性是其核心特点
