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学大数据需要学哪些内容

发布时间: 2020-06-15 19:43:50

关于大数据的发展前景不给大家介绍了,网上已经有太多这样的内容介绍了,我相信每个计划学习大数据的学习者都已经有所了解过,下面给大家介绍一下大数据课程的学习内容,我相信也是每个大数据学习者比较关心的。

学大数据需要学哪些内容?

首先学习大数据,先了解什么是大数据,了解大数据大概的运用,自己是否对大数据感兴趣,因为学门技术刚开始不是一件易事,需要有足够的决心和毅力,要知道半途而废,这样浪费时间精力、还浪费金钱。所以想学大数据,就需要对大数据有一个大概的认识。

学大数据需要学哪些内容?

什么是大数据?

“大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”

大数据课程学习内容:

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。

大数据职业发展方向有哪些

大数据职业发展方向有哪些?

学会了大数据,不需要从java做起,可以直接做大数据开发工程师。等积累了几年的经验, 就可以做算法工程师了。看看学会了大数据可以从事哪些岗位:

1、大数据开发工程师;

2、数据分析师;

3、hadoop开发工程师;

4、spark开发工程师;

5、数据仓库开发工程师;

6、数据清洗工程师(ETL);

7、大数据架构师;

9、算法工程师。

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