大数据的发展历史通常可以分为三个重要阶段，即发芽期，成熟期和大规模申请期。从1990年代到21世纪初，这是发芽时期。随着许多商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，数据发芽已经通过。 21世纪的前十年是成熟时期，主要由大数据解决方案的逐渐成熟度标记，构成了平行计算和分布式系统的两种核心技术。追捕了的GFS和其他大数据技术，并且该平台开始流行。 2010年之后，这是一个大规模应用的时期，标志着数据应用程序渗透到各行各业，数据驱动的决策以及信息社会的情报水平迅速提高。数据时代的出现还促进了数据行业的发展，包括使用数据获得价值的企业，并促使许多人从事数据学习。学习大数据需要掌握基本知识。接下来，从我的角度来看，我将为您提供简短的解释。学习大数据需要知识。了解早期阶段的概念，并在后期学习数据技术，主要包括：1。大数据概念2。大数据的影响3。大数据的影响4。大数据的应用5。大数据的行业6。大数据处理体系结构7。大数据8。大数据的关键技术8.大数据的最后三个数据技术涉及大数据的计算模式更复杂。您可以详细解释它：1。大数据处理体系结构：特征，生态系统，安装和使用； 2。大数据的关键技术：数据收集，数据存储和管理，数据处理和分析