阿里年薪40W！JAVA工程师转大数据学习路线！（文末附教程）-低调大师

阿里年薪40W！JAVA工程师转大数据学习路线！（文末附教程）

2019-04-26 660

大数据有两个方向，一个是偏计算机的，另一个是偏经济的。你学过Java，所以你可以偏将计算机的。

Java程序员想转大数据可行吗？Java是全世界使用人数最多的编程语言。不少程序员选择Java做为了自己的编程第一语言，但随之而来的是Java程序员接近饱和的人才市场。由此，随着大数据时代的到来，有很多Java程序员想要转行大数据。不得不说，大数据行业可以说是为Java程序员量身打造的一个朝阳行业？为什么要这么说呢？

一、目前我国并没有科班出身的大数据专业人才（海归除外）

由于大数据行业在我国刚刚兴起，我国高等教育反应相对滞后，因此，直到今年，我国才通过了35家高校的申请，开通了大数据专业，也就是说，在最近的这3-4年间，我国是没有“国产”的科班大数据人才的。近100%的大数据人才都是半路出家，因此Java程序员想要转行大数据并不需要有太大的心理压力，相对于其他大多数专业，Java专业已经与大数据十分接近了。

二、Java与大数据相关性强，转行容易

Java转行大数据有着先天的优势。在这里相信有许多想要学习大数据的同学，大家可以+下大数据学习裙：四九八八五六一二二，即可免费领取套系统的大数据学习教程，因为Java是大数据技术的基础语言，大数据技术中大多数平台使用的都是Java语言。因此，对于大数据技术的学习来说，Java程序员已经占尽了先机。在别的学员都还在研究Java编程时，Java程序员已经可以开始进行大数据核心技术的学习了。加上Java编程学习中所锻炼的程序员专业的思维方式，能帮助Java程序员理解大数据相关知识更加容易。

总而言之，Java程序员学习大数据具有很多别人不具备的先天优势，相信学习起大数据来也是如鱼得水，游刃有余。想要转行大数据的Java程序员不用顾虑太多，时代的机遇稍纵即逝，及时抓住才是硬道理。

三、大数据的学习技术点

Hadoop核心

(1) 分布式存储基石：HDFS

HDFS简介入门演示构成及工作原理解析：数据块，NameNode, DataNode、数据写入与读取过程、数据复制、HA方案、文件类型、 HDFS常用设置 Java API代码演示

(2) 分布式计算基础：MapReduce

MapReduce简介、编程模型、Java API 介绍、编程案例介绍、MapReduce调优

(3) Hadoop集群资源管家：YARN

YARN基本架构资源调度过程调度算法 YARN上的计算框架

离线计算

(1) 离线日志收集利器：Flume

Flume简介核心组件介绍 Flume实例：日志收集、适宜场景、常见问题

(2) 离线批处理必备工具：Hive

Hive在大数据平台里的定位、总体架构、使用场景之Access Log分析 Hive DDL&DML介绍视图函数（内置，窗口，自定义函数）表的分区、分桶和抽样优化

(3) 速度更快的Hive：Impala

Impala在大数据架构中的角色架构数据处理过程一般使用步骤：创建表，分区表，查询等常用查询演示：统计，连接等、Impala与Hive的比较常用配置与最佳使用建议（查错，调优等）

(4) 更快更强更好用的MR：Spark

Scala&Spark简介基础 Spark编程（计算模型RDD、算子Transformation和Actions的使用、使用Spark制作倒排索引）Spark SQL和DataFrame 实例：使用Spark SQL统计页面PV和UV

实时计算

(1) 流数据集成神器：Kafka

Kafka简介构成及工作原理解析 4组核心API 生态圈代码演示：生产并消费行为日志

(2) 实时计算引擎：Spark Streaming

Spark Streaming简介工作原理解剖编写Streaming程序的一般过程如何部署Streaming程序？如何监控Streaming程序？性能调优

(3) 海量数据高速存取数据库：HBase

HBase简介架构及基本组件 HBase Table设计 HBase基本操作访问HBase的几种方式

大数据ETL

(1) ETL神器：Sqoop，Kettle

数据同步ETL介绍 Kettle常用组件介绍、抽取Mysql数据到Hive实战 Sqoop介绍、抽取Hive数据到Mysql实战

(2) 任务调度双星：Oozie，Azkaban

ETL与计算任务的统一管理和调度简介 Crontab调度的方案自研调度系统的方案开源系统Oozie和Azkaban 方案总结与经验分享

大数据应用与数据挖掘

(1) 大数据全文检索引擎：Elasticsearch

全文检索基础知识，ES安装及初级介绍，ES深入理解，使用经验介绍

(2) 数据仓库搭建

为什么要构建大数据平台大数据平台的的经典架构深入剖析“五横一纵”的架构实践知名互联网公司大数据平台架构简介

(3) 数据可视化

什么是数据可视化，数据可视化常用工具与必备技能介，Tableau和ECharts实操讲解 ECharts介绍，知名互金公司可视化经验介绍

(4) 算法介绍

介绍数据挖掘，机器学习，深度学习的区别，R语言和python的介绍，逻辑回归算法的介绍与应用，以及主要的推荐算法介绍

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全新什么是大数据开发方法过程就是这么简单

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，大数据学习扣裙：199427210 大数据开发个人学习规划大数据开发个人学习规划大数据开发个人学习规划阶段一：Java基础掌握JAVA基本语法、面向对象、集合、IO流、多线程、网络编程阶段二：MySQL CRUD 阶段三：Linux 常用的操作命令阶段四：Hadoop生态系统 HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase、Zookeeper、Flume、Kafka、Sqoop、Spark 阶段五：Spark生态系统 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、Graphx 阶段六：项目实战用户推荐系统阶段七：Python 学习python的基础语法。后面的数据爬去、算法的实现、机器学习、深度学习中会用到，学习numpy和panada。阶段八：HTML 学习HTML的基础语法，了...

2019-04-27

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大数据作为一个新兴的热门行业，吸引了很多人，但是对于大数据新手来说，按照什么路线去学习，才能够学习好大数据，实现从大数据菜鸟到高手的转变。这是很多想要学习大数据的朋友们想要了解的。今天我们就来和大家分享下大数据新手从0开始学习大数据，实现菜鸟到高手的转变的学习路线。希望能够帮助想要学习大数据的朋友。以下是大数据新手学习路线的正文： Linux：因为大数据相关软件都是在Linux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。 Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只...

2019-04-27

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