系統學習大資料需要學習哪些內容
大資料是當時時代下一門炙熱的IT學科,行情十分火爆,不論是阿里巴巴、百度這樣的大公司,還是中小企業都很重視,甚至是第一個納入國家戰略的技術,政府扶持力度大,支援甚多!面對這樣的大環境下,大資料相關崗位薪水高,就業前景好。因此也吸引了一大批有志之士,想學習並從事大資料相關工作。那麼,大資料應該如何學習呢?一起來了解一下吧。
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每天晚上20:00都會開直播給大家分享大資料知識和路線方法,群裡會不定期更新最新的教程和學習方法,大家都是學習大資料的,或是轉行,或是大學生,還有工作中想提升自己能力的,如果你是正在學習大資料的小夥伴可以加入學習。最後祝所有程式設計師都能夠走上人生巔峰,讓程式碼將夢想照進現實,非常適合新手學習,有不懂的問題可以隨時問我,工作不忙的時候希望可以給大家解惑。
學習大資料之前,我們首選需要知道,從事大資料相關工作需掌握哪些知識和技能:
1. Java程式設計
Java程式設計是大資料開發的基礎,大資料中很多技術都是使用Java編寫的,如Hadoop、Spark、mapreduce等,因此,想要學好大資料,Java程式設計是必備技能!
2. Linux運維
企業大資料開發往往是在Linux作業系統下完成的,因此,想從事大資料相關工作,需要掌握Linux系統操作方法和相關命令。
3. Hadoop
Hadoop是一個能夠對大量資料進行分散式處理的軟體框架,HDFS和MapReduce是其核心設計,HDFS為海量的資料提供了儲存,MapReduce為海量的資料提供了計算,是大資料開發必不可少的框架技能。
4. Zookeeper
ZooKeeper是一個分散式的,開放原始碼的分散式應用程式協調服務,是Google的Chubby一個開源的實現,是Hadoop和Hbase的重要元件。它是一個為分散式應用提供一致性服務的軟體,提供的功能包括:配置維護、域名服務、分散式同步、組服務等。
5. Hive
hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具,可以將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表,並提供簡單的sql查詢功能,可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行執行,十分適合資料倉庫的統計分析。
6. Hbase
這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫,他的資料是按照key和value的形式儲存的並且key是唯一的,所以它能用來做資料的排重,它與MYSQL相比能儲存的資料量大很多
7. Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分散式釋出訂閱訊息系統,它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流資料,通過Hadoop的並行載入機制來統一線上和離線的訊息處理,通過叢集來提供實時的訊息。
8. Spark
Spark 是專為大規模資料處理而設計的快速通用的計算引擎,擁有Hadoop MapReduce所具有的優點,但不同於MapReduce的是Job中間輸出結果可以儲存在記憶體中,從而不再需要讀寫HDFS,因此Spark能更好地適用於資料探勘與機器學習等需要迭代的MapReduce的演算法。
好了以上就是學習大資料需要掌握的知識,你get到了嗎。