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java转大数据的学习路线

一、大数据相关的工作介绍二、大数据工程师的技能要求三、大数据学习规划 大数据介绍 大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等。 针对以上主要的4个特征我们需要考虑以下问题: 数据来源广,该如何采集汇总?,对应出现了Sqoop,Cammel,Datax等工具。 数据采集之后,该如何存储?,对应出现了GFS,HDFS,TFS等分布式文件存储系统。 由于数据增长速度快,数据存储就必须可以水平扩展。 数据存储之后,该如何通过运算快速转化成一致的格式,该如何快速运算出自己想要的结果? 对应的MapReduce这样的分布式运算框架解决了这个问题;但是写MapReduce需要Java代码量很大,所以出现了Hive,Pig等将SQL转化成MapReduce的解析引擎; 普通的MapReduce处理数据只能一批一批地处理,时间延迟太长,为了实现每输入一条数据就能得到结果,于是出现了Storm/JStorm这样的低时延的流式计算框架; 但是如果同时需要批...

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