什么是大數據?如何成為大數據的技術大牛?

其實大數據并不是一種概念,而是一種方法論。簡單來說,就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向,一個是精準化定制,第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容,每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦,或者你到了一個地方,自動給你推薦周邊的消費設施等等。

目前市場對大數據相關人才的需求與日俱增,崗位的增多,也導致了大數據相關人才出現了供不應求的狀況,從而引發了一波大數據學習的浪潮。大家可以先了解一下關于大數據相關的崗位分類,以及各個崗位需要掌握那些相對應的技能,并想清楚自己未來的發展方向,再開始著手針對崗位所需的技術進行學習與研究。所謂知己知彼,才能更好的達成目標嘛。

大數據處理技術怎么學習呢?在做大數據開發之前,因為Hadoop是高層次的語言開發,需要懂得Java或者Python,很快的就能上手。所有的大數據生態架構都是基于linux系統的基礎上的,所以你要有Linux系統的基本知識。如果你不懂Java或者Python還有Linux系統,那么這都是你必學的知識(Java或者Python可二選其一)。

     第一階段

Linux系統:因為大數據相關軟件都是在Linux系統上運行的,所以Linux要學習的扎實一些,學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助,能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟件的運行環境和網絡環境配置,能少踩很多坑,學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以后新出的大數據技術學習起來更快。

鳥哥的Linux私房菜 是一本公認的Linux的入門書籍。

你推薦周邊的消費設施等等。

目前市場對大數據相關人才的需求與日俱增,崗位的增多,也導致了大數據相關人才出現了供不應求的狀況,從而引發了一波大數據學習的浪潮。大家可以先了解一下關于大數據相關的崗位分類,以及各個崗位需要掌握那些相對應的技能,并想清楚自己未來的發展方向,再開始著手針對崗位所需的技術進行學習與研究。所謂知己知彼,才能更好的達成目標嘛。

     第二階段

Python:Python 的排名從去年開始就借著人工智能持續上升,現在它已經成為了語言排行第一名。

從學習難易度來看,作為一個為“優雅”而生的語言,Python語法簡捷而清晰,對底層做了很好的封裝,是一種很容易上手的高級語言。在一些習慣于底層程序開發的“硬核”程序員眼里,Python簡直就是一種“偽代碼”。

在大數據和數據科學領域,Python幾乎是萬能的,任何集群架構軟件都支持Python,Python也有很豐富的數據科學庫,所以Python不得不學。

     第三階段

Hadoop:幾乎已經成為大數據的代名詞,所以這個是必學的。 Hadoop里面包括幾個重要組件HDFS、MapReduce和YARN。

Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce,而兩者只是理論基礎,不是具體可使用的高級應用,通俗說MapReduce是一套從海量源數據提取分析元素最后返回結果集的編程模型,將文件分布式存儲到硬盤是第一步,而從海量數據中提取分析我們需要的內容就是MapReduce做的事了。當然怎么分塊分析,怎么做Reduce操作非常復雜,Hadoop已經提供了數據分析的實現,我們只需要編寫簡單的需求命令即可達成我們想要的數據。

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper:是一個分布式的,開放源碼的分布式應用程序協調服務,也是個萬金油,安裝Hadoop的HA的時候就會用到它,以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息,這些信息比較小一般不會超過1M,都是使用它的軟件對它有依賴,對于我們來講只需要把它安裝正確,讓它正常的跑起來就可以了。

Mysql:大數據的處理學完了,那么接下來要學習小數據的處理工具Mysql數據庫,因為裝hive的時候要用到,Mysql需要掌握到什么層度呢?你能在Linux上把它安裝好,運行起來,會配置簡單的權限,修改root的密碼,創建數據庫就可以了。這里主要的是學習SQL的語法,因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop:這個是用于把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是可以的,但是生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive:這個東西對于會SQL語法的同學們來說就是神器,它能讓你處理大數據變的很簡單、明了,不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig相似掌握一個就可以了。

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