大数据从入门到实战 - 第1章 开发环境搭建

大数据是指通过对大量数据进行分析处理，而不是使用随机抽样方法，来获取有价值的信息。大数据具有五个特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）和Veracity（真实性）。学习大数据的重要性在于，它可以帮助我们更好地理解和应对日益增长的数据量，从而为决策和问题解决提供更准确、快速和有效的方法。

在大数据开发中，分布式开发常常面临一些复杂的问题，如服务器之间的通信、远程调用、序列化和反序列化等。然而，使用Scala语言进行分布式开发可以使这些问题变得简单，因为Scala已经在内部实现了这些功能，使得访问分布式集群环境变得像访问单机一样简单。

在大数据领域，流式数据处理是一个重要的技术。Flink、Storm和Spark Streaming是其中比较常用的工具。Flink具有全面高效的特点，Storm具有快速的速度（亚秒级），而Spark Streaming则具有高吞吐量的特点[3]。网站日志分析系统中的数据收集常常采用JS埋点的方式。