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大数据技术怎么学习,在学习大数据之前,需要具备什么基础?

木马童年 2018-9-26 18:56 9863 0

  大数据又称黑暗数据,是指人脑无法处理的海量数据聚合成的信息资产,在民生、IT、金融、农业、通信等方面都有广泛应用。未来5年大数据行业呈井喷趋势,人才需求火爆,2018年大数据人才缺口更是高达900万。以后想 ...

      大数据又称黑暗数据,是指人脑无法处理的海量数据聚合成的信息资产,在民生、IT、金融、农业、通信等方面都有广泛应用。未来5年大数据行业呈井喷趋势,人才需求火爆,2018年大数据人才缺口更是高达900万。以后想要做大数据相关的工作,需要学习哪些技术知识?

      罗马不是一天建成的,大数据工程师也不是短时间能锻造的。想要成为大数据开发工程师,也要看你是否骨骼惊奇,天赋过人!在学习大数据之前,你还需要有一定的基础!

     2018-09-26_185148.png

      一、学习大数据需要的基础

      1、java SE、EE(SSM)

      90%的大数据框架都是Java写的

      2、MySQL

      SQL on Hadoop

      3、Linux

      大数据的框架安装在Linux操作系统上

      在有了上面的技术基础支撑之后,便可以开始我们的大数据开发工程师的锻造之旅了,可以根据以下三个大的方面进行学习,当然了,中间需要穿插一些项目练习,将理论和实战相关联才能成长的很快!

      二、大数据技术需要学什么

      1、大数据离线分析

      一般处理T+1数据(T:可能是1天、一周、一个月、一年)

      a、Hadoop :一般不选用新版本,踩坑难解决

      (common、HDES、MapReduce、YARN)

      环境搭建、处理数据的思想

      b、Hive:大数据的数据仓库

      经过写SQL对数据进行操作,类似于MySQL数据库的sql

      c、HBase:基于HDFS的NOSQL数据库

      面向列存储

      d、协作框架:

      sqoop(桥梁:HDFS《==》RDBMS)

      flume:搜集日志文件中的信息

      e、调度框架

      anzkaban

      了解:crotab(Linux自带)

      zeus(Alibaba)

      Oozie(cloudera)

      f、前沿框架扩展:

      kylin、impala、ElasticSearch(ES)

      2、大数据实时分析

      以Spark框架为主

      Scala:OOP(面向对象程序设计)+FP(函数是程序设计)

      sparkCore:类比MapReduce

      sparkSQL:类比hive

      sparkStreaming:实时数据处理

      kafka:消息队列

      前沿框架扩展:flink

      阿里巴巴:blink

      3、大数据机器学习

      spark MLlib:机器学习库

      pyspark编程:Python和spark的结合

          以上就是大数据的学习路线,有兴趣的朋友,也可以了解下人工智能和物联网。

大数据 大数据学习路线 大数据技术 数据仓库
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