这是一个相当好的问题，作为一名it从业者，而也是一名教育工作者，我来解释看看。
大数据当经过多年的发展，已经渐渐自然形成了一个也很浩大且系统的知识体系，整体的技术成熟度也巳经比较高了，所以当前学习大数据技术也会有一个都很好的学习体验。
因此大数据比较复杂到的内容都很多，但大数据技术与行业领域也有比较比较松散的联系，因此在去学习大数据的时候，既是可以从技术角度出发，也可以不立稳脚跟行业来学大数据。对此学生来说，是可以从大数据技术体系来学，而对于职场人来说，是可以结合自身的行业和岗位任务来去学习大数据。
论是学生应该职场人，要想学习大数据都是需要完全掌握200元以内几个基本上内容：
第一：计算机基础知识。计算机基础知识是对学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定得怎么学习的。编程语言是可以从python就开始学起，不过如果不是未来要从事行业专业的大数据开发，也这个可以从java正在学起。计算机基础知识的学习具高肯定会的难度，学习过程中要看重实验的作用。
第二：数学和统计学基础知识。大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”，数据价值化的过程肯定会都离不开数据分析，所以我另外数据分析基础的数学和统计学知识就比较有用了。数学和统计学基础这对大数据从业者未来的成长空间有都很不重要的影响，因为一定要非常重视这两个方面知识的学习。
第三：大数据平台基础。大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台比较复杂到分布式存储和分布式计算等统领性功能，完全掌握大数据平台也会相对于大数据技术体系自然形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以不从hadoop和spark就开始学起。
我畜牧兽医相关专业互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向聚集在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些麻烦问下互联网技术方面的文章，感兴趣朋友可以不打听一下我，相信一定会会极大。
如果没有有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，也可以是考研方面的问题，都这个可以在评论区你的留言，或是私信我！
这个问题我就生克制化着自己的项目来说一说。
我们现在的项目是没有前台页面的，只这方面接口服务，甚至还我们项目都没有交易类的服务，是单纯的查询类服务。项目在此之前的建设目标是为了缓解核心系统数据查询的压力，的或你们是可以把我们项目正数集合几个核心项目的缓存层(因为有多个核心系统，我们项目还也可以可以提供不同系统的查询，事实上也很不重要)。
打铁还须自身硬，要增强接口的稳定性和响应速度，首先代码要写好：
我们项目常规了关系型数据库做中间库，数据经过需要加工后落地到mongodb和redis，对外的提供的服务，只会网站查询mongodb和redis；
数据加工很重要的是，关系型数据库中是需要多表关联的查询，现在只网站查询mongodb的一个collection就可以了。（只不过再做数据加工，所以我数据和生产库比，有肯定会的延迟大，这个一定要看业务场景是否需要允许有网络延迟）；
mongodb采用副本集分片的部署，副本集绝对的保证数据库的稳定性，打死一台，有其他几台可以不可以使用；分片保证数据量速度变大后，可以不垂直于内存量。（现在数据量大概在亿级，个位数）；
服务部署还区分都很悠久的传统的，n台服务器前面挂负载均衡；上各种监控，完全打听一下接口调用和资源使用情况；
严格一点的参数校验，尽量减少做多余的查询；
大原则就是：【能查缓存就最好别查数据库，能不查的话就好】
以外自身架构之外，还很是非自身的控制：
内部系统在内部函数接口的时候，要注意实际网络权限的控制，之外不做任何的限制，除开鉴权；
如果是互联网端的接入，应该必须依赖性太强网关；由网关做鉴权、人员限流、联赛排名、熔断机制等；
组织对方系统功能的设计（这件事很神奇无比），是因为大多数时候都是公司内部的系统，因此在做需求讨论的时候，最好是才可以看一下对方系统的动态链接库场景；很可能调整一下什么时候全局函数接口，就能大家会减少接口的调用次数；
建议您全局函数方设置里合理的超时时间，并有合不合理的重试机制；
如果没有是可以的话，最好可以不采用异步模式全局函数的机制；
如果没有接口要依赖于别外系统的接口，也要额外的做一些考虑（依恋的接口直接返回慢或是报错，自己的接口绝对会有问题）；比如说数据时效性要求不高的话，可以不决定把对方接口赶往的数据缓存下来（设置失去效果时间，保证过一段时间后能把比较新的数据重新登录回去），但如果没有数据时效性要求非常高，可以决定可以使用触发熔断机制；但说实话，应该还没以前见过谁敢用触发熔断机制的....
希望我的回答，也能帮到你！我将缓慢多多分享java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，只希望能能得到你的关注。
