
大數(shù)據(jù)需要學(xué)什么知識?
首先學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),先了解什么是大數(shù)據(jù),了解大數(shù)據(jù)大概的運用,自己是否對大數(shù)據(jù)感興趣,因為學(xué)門技術(shù)剛開始不是一件易事,需要有足夠的決心和毅力,要知道半途而廢,這樣浪費時間精力、還浪費金錢。所以想學(xué)大數(shù)據(jù),就需要對大數(shù)據(jù)有一個大概的認(rèn)識。
什么是大數(shù)據(jù)?
“大數(shù)據(jù)(big data),指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。”
大數(shù)據(jù)需要學(xué)什么知識?
1、java編程
Java編程是大數(shù)據(jù)開發(fā)的基礎(chǔ),大數(shù)據(jù)中很多技術(shù)都是使用Java編寫的,如Hadoop、Spark、mapreduce等,因此,想要學(xué)好大數(shù)據(jù),Java編程是必備技能。
2、Linux運維
企業(yè)大數(shù)據(jù)開發(fā)往往是在Linux操作系統(tǒng)下完成的,因此,想從事大數(shù)據(jù)相關(guān)工作,需要掌握Linux系統(tǒng)操作方法和相關(guān)命令。
3、Hadoop
Hadoop是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架,HDFS和MapReduce是其核心設(shè)計,HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲,MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計算,是大數(shù)據(jù)開發(fā)必不可少的框架技能。
4、Zookeeper
ZooKeeper是一個分布式的,開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù),是Google的Chubby一個開源的實現(xiàn),是Hadoop和Hbase的重要組件。它是一個為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的軟件,提供的功能包括:配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組服務(wù)等。
5、Hive
hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具,可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表,并提供簡單的sql查詢功能,可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運行,十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。
6、Hbase
這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫,他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲的并且key是唯一的,所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重,它與MYSQL相比能存儲的數(shù)據(jù)量大很多。
7、Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng),它可以處理消費者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù),通過Hadoop的并行加載機(jī)制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理,通過集群來提供實時的消息。
8、Spark
Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用的計算引擎,擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點,但不同于MapReduce的是Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中,從而不再需要讀寫HDFS,因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法。
大數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展方向有哪些?
學(xué)會了大數(shù)據(jù),不需要從java做起,可以直接做大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師。等積累了幾年的經(jīng)驗, 就可以做算法工程師了??纯磳W(xué)會了大數(shù)據(jù)可以從事哪些崗位:
1、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師;
2、數(shù)據(jù)分析師;
3、hadoop開發(fā)工程師;
4、spark開發(fā)工程師;
5、數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)工程師;
6、數(shù)據(jù)清洗工程師(ETL);
7、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師;
9、算法工程師。
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