月薪30000的大数据技能,都在这里了~
其实大数据并不是一种概念,而是一种方法论。简单来说,就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据来辅助决策。大数据可以实现的应用可以概括为两个方向,一个是精准化定制,第二个是预测。
比如像通过搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐,或者你到了一个地方,自动给你推荐周边的消费设施等等。
互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习,却因为时间不够,资源不足而放弃的人。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,大数据学习群: 740041381就可以找到组织学习 欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入
目前市场对大数据相关人才的需求与日俱增,岗位的增多,也导致了大数据相关人才出现了供不应求的状况,从而引发了一波大数据学习的浪潮。
大家可以先了解一下关于大数据相关的岗位分类,以及各个岗位需要掌握那些相对应的技能,并想清楚自己未来的发展方向,再开始着手针对岗位所需的技术进行学习与研究。所谓知己知彼,才能更好的达成目标嘛。
大数据处理技术怎么学习呢?在做大数据开发之前,因为Hadoop是高层次的语言开发,需要懂得Java或者Python,很快的就能上手。
所有的大数据生态架构都是基于linux系统的基础上的,所以你要有Linux系统的基本知识。如果你不懂Java或者Python还有Linux系统,那么这都是你必学的知识(Java或者Python可二选其一)。
01
第一阶段
Linux系统:因为大数据相关软件都是在Linux系统上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
2
第二阶段
Python:Python 的排名从去年开始就借着人工智能持续上升,现在它已经成为了语言排行第一名。
从学习难易度来看,作为一个为“优雅”而生的语言,Python语法简捷而清晰,对底层做了很好的封装,是一种很容易上手的高级语言。在一些习惯于底层程序开发的“硬核”程序员眼里,Python简直就是一种“伪代码”。
在大数据和数据科学领域,Python几乎是万能的,任何集群架构软件都支持Python,Python也有很丰富的数据科学库,所以Python不得不学。
3
第三阶段
Hadoop:几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。 Hadoop里面包括几个重要组件HDFS、MapReduce和YARN。
Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce,而两者只是理论基础,不是具体可使用的高级应用,通俗说MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素最后返回结果集的编程模型,将文件分布式存储到硬盘是第一步,而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。
当然怎么分块分析,怎么做Reduce操作非常复杂,Hadoop已经提供了数据分析的实现,我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper:是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,也是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们来讲只需要把它安装正确,让它正常的跑起来就可以了。
Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。,大数据学习扣qun: 74零零加【41三81】当然你也可以直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是可以的,但是生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive:这个东西对于会SQL语法的同学们来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单、明了,不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig相似掌握一个就可以了。
Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个,它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,如果出错给你发出报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种“即将崩溃”的感觉。
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。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Spark:它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别喜欢它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。
这些东西你都会了就成为一个非常专业的大数据开发工程师了,月薪3W都是毛毛雨啦。
4
后续提高
大数据结合人工智能达到真正的数据科学家,打通了数据科学的任督二脉,在公司是技术专家级别,这时候月薪再次翻倍且成为公司核心骨干。
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
阿里云MaxCompute 2019-3月刊
您好,MaxCompute 2019.3月刊为您带来产品最新动态和丰富的产品技术内容,欢迎阅读。导读 【功能发布】3月产品新功能发布 【文档更新】3月重要产品文档更新推荐 【视频更新】3月新增视频 【活动回顾】3月重要活动回顾 【干货精选】3月MaxCompute 精选技术文章推荐 【功能发布】3月产品新功能/版本发布1. MaxCompute开发者版发布查看详情>> 阿里云对发布企业级大数据平台开发者版,支持国内各个region开通使用。 存储资源:提供每月最大500GB的免费存储空间 费用优惠:每个月单个项目前100元免费 支持开发者个人实验与学习,企业试用与POC等各个场景。 现在开通>>2. MaxCompute SQL—支持OSS开源数据源外表的列裁剪 查看详情>> 优化功能 MaxCompute SQL
- 下一篇
YARN NodeLabel功能以及在EMR弹性伸缩中的应用
YARN Node Label功能最早是在Hadoop 2.6版本中引入,在后续版本中有更多的功能完善。到了Hadoop 2.8.x版本之后,该功能已经比较完整,可以满足日常使用。在本文中,我们需要将Node Label功能应用在EMR弹性伸缩场景中。 其实Node Label特性更准确的叫法是Node Partition,也就是说通过label把YARN集群中的节点分组,每个节点拥有一个label,通过调度器的配置,将作业Task调度到指定的节点中,如果节点没有配置Label,那么这个节点属于Label为DEFAULT的Partition。Hadoop 3.2之后加入的Node Attribute功能是更加灵活的方案,可以方便的给各个节点打上OS/kernel version/CPU architecture/JDK versio
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
-
Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- Springboot2将连接池hikari替换为druid,体验最强大的数据库连接池
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- Docker快速安装Oracle11G,搭建oracle11g学习环境
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- CentOS7,8上快速安装Gitea,搭建Git服务器
- Jdk安装(Linux,MacOS,Windows),包含三大操作系统的最全安装
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果
推荐阅读
最新文章
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装Nodejs环境
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- CentOS6,CentOS7官方镜像安装Oracle11G
- SpringBoot2整合Thymeleaf,官方推荐html解决方案
- 设置Eclipse缩进为4个空格,增强代码规范
- CentOS7,8上快速安装Gitea,搭建Git服务器
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装MongoDB4.0.16
- CentOS7安装Docker,走上虚拟化容器引擎之路
- CentOS6,7,8上安装Nginx,支持https2.0的开启
- CentOS7编译安装Cmake3.16.3,解决mysql等软件编译问题