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大数据需要掌握哪些技能
数据分析基础 统计学：统计学是数据分析的基础，学习统计学可以帮助理解数据的特征、分布以及变异性。数学基础：线性代数、概率论和微积分等数学知识也是学习大数据分析的基础，通过数学方法可以建立数据模型和算法。
作为一名大数据分析师，需要掌握以下技能：数据库知识：理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）。编程语言：熟练掌握一种或多种编程语言，例如Python、Java等。
第二：数据库知识。数据库知识是学习大数据相关技术的重要基础，大数据的技术体系有两大基础，一部分是分布式存储，另一部分是分布式计算，所以存储对于大数据技术体系有重要的意义。
七、rancher搭建Mongodb集群化部署:
Docker Machine是一个工具，使您可以轻松地从个人计算机远程配置和管理多个Docker主机。 这样的服务器通常被称为Docker化主机，并且当然可以用于运行Docker容器。
副本集的搭建的步骤为：同时启动多个mongod实例（可以在一台服务器上，也可以在不同的服务器上），然后在每个实例的配置文件中配置相应的配置项，最后启动实例后，登录并且在做一次配置即可。
MongoDB核心服务器主要是通过mongod程序启动的，而且在启动时不需对MongoDB使用的内存进行配置，因为其设计哲学是内存管理最好是交给操作系统，缺少内存配置是MongoDB的设计亮点，另外，还可通过mongos路由服务器使用分片功能。
关于MongoDB你需要知道的几件事
1、消耗磁盘空间这是我的第一个困惑：MongoDB会消耗太多的磁盘空间了。当然了，这与它的编码方式有关，因为MongoDB会通过预分配大文件空间来避免磁盘碎片问题。
2、Nytro MegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。*模式自由（schema-free）。采用无模式结构存储，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。
3、启用auth — 即使在可信赖网络中部署MongoDB服务器时启用auth也是项好的安全实践。当你的网络受攻击时它能够提供“深层防御”。
4、NytroMegaRAID技术中的闪存高速缓存算法，能够快速识别数据库内大数据集中的热数据，提供一致的性能改进。模式自由，意味着对于存储在mongodb数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。
5、MongoDB高可用的基础是复制集群，复制集群本质来说就是一份数据存多份，保证一台机器挂掉了数据不会丢失。一个副本集至少有3个节点组成：从上面的节点类型可以看出，一个三节点的复制集群可能是PSS或者PSA结构。
nosql数据库有哪些
1、以下是常见的NoSQL数据库类型： 键值存储（Key-Value Store）： 这类数据库以键值对的形式存储数据，通常提供简单的数据检索功能。Redis就是一种流行的键值存储数据库。
2、key-value键值存储数据库：相关产品： Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.主要应用： 内容缓存，处理大量数据的高负载访问，也用于系统日志。优点：查找速度快，大量操作时性能高。
3、常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等，并且不同类型的NoSQL数据库在不同的场景下都有各自的优劣势。
4、键值对数据库：键值对数据库是最简单的NoSQL数据库类型，它将数据存储为键值对集合。例如，Redis和Riak就是这种类型的数据库。它们非常适合存储简单的数据，并且可以快速地执行读写操作。
