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大数据学习入门必备规划

大数据方向的工作目前分为三个主要方向: 01.大数据工程师 02.数据分析师 03.大数据科学家 04.其他(数据挖掘本质算是机器学习,不过和数据相关,也可以理解为大数据的一个方向吧) 一、大数据工程师的技能要求 二、大数据学习路径 三、学习资源推荐(书籍、博客、网站) 一、大数据工程师的技能要求 总结如下: 必须技能10条: 01.Java高级编程(虚拟机、并发) 02.Linux 基本操作 03.Hadoop(此处指HDFS+MapReduce+Yarn ) 04.HBase(JavaAPI操作+Phoenix ) 05.Hive 06.Kafka 07.Storm 08.Scala 09.Python 10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 进阶技能6条: 11.机器学习算法以及mahout库加MLlib 12.R语言 13.Lambda 架构 14.Kappa架构 15.Kylin 16.Aluxio 二、学习路径 第一阶段: 01.Linux学习 02.Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》) 第二阶...

普通程序员,如何转为当前紧缺的大数据相关人才?

对于程序员来说,技术进步大大超过世人的想象,如果你不跟随时代进步,就会落后于时代。 我其实已经听过很多人跟我说过类似的话。只不过不同人嘴里提到的词汇各有不同——大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能…… 这些当前火热的概念各有不同,又有交叉,总之都是推动我们掌控好海量数据,并从中提取到有价值信息的技术。 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。 程序员对这些技术跃跃欲试,「普通程序员如何向人工智能靠拢?」等问题都有很高的关注度。我们在招聘市场也能够看到,越来越多的技术候选人在跳槽时会思考,能否从事相关岗位的工作。 从 100offer 平台上的数据来看,大数据相关职位的面试邀请占比也与日俱增。当前,很多候选人对大数据相关岗位的青睐并非偶然处理器速度的加快,大规模数据处理技术的日渐成熟,让我们从 Big Data 中快速提取有价值的信息成为可能。几十年前神经网络算...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

Apache Tomcat

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

Eclipse

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。