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怎么系统学习大数据?

    /    2018-05-02

  大数据是一门有前途的IT学科,目前,行情十分火爆,不论是阿里巴巴、百度这样的大公司,还是中小企业都很重视,是第一个纳入国家战略的技术,政府扶持力度大!

  大数据高额的薪水、良好的发展前景,吸引了一大批有志之士,想学习并从事大数据相关工作,那么,大数据应该如何学习呢?

  学习大数据之前,我们首选需要知道,从事大数据相关工作需掌握哪些知识和技能:

  1. Java编程

  Java编程是大数据开发的基础,大数据中很多技术都是使用Java编写的,如Hadoop、Spark、mapreduce等,因此,想要学好大数据,Java编程是必备技能!

  2. Linux运维

  企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的,因此,想从事大数据相关工作,需要掌握Linux系统操作方法和相关命令。

  3. Hadoop

  Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,HDFS和MapReduce是其核心设计,HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce为海量的数据提供了计算,是大数据开发必不可少的框架技能。

  4. Zookeeper

  ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

  5. Hive

  hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行,十分适合数据仓库的统计分析。

  6. Hbase

  这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多

  7. Kafka

  Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据,通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,通过集群来提供实时的消息。

  8. Spark

  Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点,但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

  以上是学习大数据所需掌握的技能,知道了学习大数据需要掌握的技能,接下来就是如何学习了,对于大数据的学习建议参加培训学校进行学习,大数据和其他编程语言不同,相对更加复杂,含金量更高,想要掌握先进的技术,选择好学校培训是必不可少的!

  对于大数据培训老男孩教育是一个不错的选择,完善的课程体系,课程内容主要包括:Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafla、Scala、Spark、azkaban、Python与数据分析,内容完善,师资雄厚,只要你用心跟着老师学习,就能掌握高深大数据开发课程。

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