我在使用 DataHub 时遇到了一个问题，无法在抽取数据表从 Postgres 数据库到 DataHub 后看到数据表的数据血缘信息。这导致我无法准确了解数据的来源和流向，给数据跟踪和分析带来了困难。

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大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。 　　适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 　　大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。大数据必须借由计算机

我是学大数据的，刚开始学习的时候，觉得还是可以的，并没有想象中的那么难，

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（1）group by 注：group by 优于distinct group 解决方式：采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算。 （2）mapjoin （3）开启数据倾斜时负载均衡 set hive.groupby.skewindata=true; 思想：就是先随机分发并处理，再按照key group by来分发处理。 操作：当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MRJob。 第一个MRJob中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key有可能被分发到不同的Reduce中，

表结构：uid,subject_id,score 求：找出所有科目成绩都大于某一学科平均成绩的学生 数据集如下

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这个要看你的个人情况怎么样了，现在网络上有很多相关的大数据编程技术视频教程都是可以进行学习的，其中不乏一些大数据培训机构发布的视频教程，都是相当不错的学习资料，这些资料都是可以帮助我们继续学习的。 在众多的自学小伙伴中通过这些资料学习成才的也是大有人在的，虽然，自学是比较难的，但是也并不是学不会学不好，只要自学能力和自律性比较好的人，有时间并且努力去学习的也是可以不经过相关的大数据培训自学成才的。

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今天刚看到的，希望对你们有帮助~

大数据开发学习有一定难度，尤其是零基础入门的学员首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要比较长的一个时间；然后进入大数据技术体系的正式学习，主要学习内容包含Hadoop、Spark、Storm等，学习路线是比较清晰的。现在大数据时代已经来临，很多人也都意识到了，所以学习的人数也越来越多。

“大数据时代”已经来临，并对各个领域都产生了深远的影响。在商业、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉；而在公共卫生、经济发展和经济预测等领域中，“大数据”的预见能力也已经崭露头角。