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入门大数据领域需要哪些技能|大数据工程师学习之路

时间:2018-12-31 23:09:17      阅读:173      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:重要   编写   apr   java编程   park   inf   com   l数据库   工作   

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入门大数据领域需要哪些技能?大数据学习之路。

大数据是当时时代下一门炙热的IT学科,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,甚至是第一个纳入国家战略的技术,政府扶持力度大,支持甚多!面对这样的大环境下,大数据相关岗位薪水高,就业前景好。因此也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?


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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。

好了以上就是学习大数据需要掌握的知识,你get到了吗。

 

入门大数据领域需要哪些技能|大数据工程师学习之路

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原文地址:https://www.cnblogs.com/gon99/p/10203518.html

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