对于大数据开发的学习,最经典的学习路线是什么?
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,2019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!
在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210,群里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据软件开发相关的),包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
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。
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