基于MaxCompute/Dataworks实现数据仓库管理与全链路数据体系-低调大师

基于MaxCompute/Dataworks实现数据仓库管理与全链路数据体系

2019-04-27 678

前言

　　就这样，大数据领域蓬勃发展了好几年，有很多伙伴执迷于技术，成为了分布式计算与存储的领域专家。也有很多伙伴执迷于数据，成为了行业的数据研发专家。当然还有很多小伙伴，热衷于工具系统开发，成为了数据技术专家。那么我们回过头来考虑，什么是大数据，什么又是数据仓库，什么又是数据技术。大数据其实是个非常笼统的感念，它是由数据仓库演化而来的数据与技术方法论，那么我们先说一下数据仓库的由来：

　　早在多年以前在Hadoop、Spark、Storm、Kafka等系列分布式计算与存储、消息中间件还没有成熟的时候，数据仓库主要基于Oracle的数仓建设，即便是现在比较流行的大数据产品，如阿里巴巴MaxCompute，仍然使用的是关系理论描述数据之间的关系，只是基于其数据存取的特点在关系数据模型的范式上有了不同的选择而已。但随着时间的推移，传统数据

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大数据新手的0基础学习路线，从菜鸟到高手的成长之路

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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导读：第一章：初识Hadoop 第二章：更高效的WordCount 第三章：把别处的数据搞到Hadoop上第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去第五章：快一点吧，我的SQL 第六章：一夫多妻制第七章：越来越多的分析任务第八章：我的数据要实时第九章：我的数据要对外第十章：牛逼高大上的机器学习经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。。其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易，哪个前景好，哪个钱多。先扯一下大数据的4V特征：数据量大，TB->PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；商业价值高，但是这...

2019-04-28

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