大橙子网站建设,新征程启航
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大数据与云计算经常会被联系到一起,尤其是云时代的迅速发展,大数据越来越受关注。但是大数据对相关人才要求比较高,需要了解编程技巧、数据结构/算法、分析能力、数据库技能、数学、机器学习等等技术,那么作为小白来说,零基础学习大数据的方法有哪些呢?创新互联为大家整理了学习大数据的重点内容,我们一起去学习下吧!
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一、学习路线
第 1 阶段,掌握Java Web数据可视化
你需要掌握Java服务器端技术,前端可视化技术,数据库技术,这个阶段主要是储备大数据的前置技能,当然你已经可以从事数据可视化工程师的工作了,但还不能算真正入门大数据。
第 2 阶段,学会 Hadoop 核心及生态圈技术栈。
这部分涵盖的技术比较多,像 HDFS 分布式存储、MapReduce、Zookeeper、Kafka等你都得掌握,掌握后可以去从事 ETL 工程师等一些大数据的岗位,但是知识储备还不够完整。
第 3 阶段,搞定计算引擎及分析算法。
计算引擎我建议是 Spark 和 Flink 都能熟练使用,虽然现在一些企业还在用 Spark,但未来 Flink 一定会成为主流。学到这,你已经具备相对完整的大数据技能,能从事一些高薪的岗位了,像大数据研发工程师、推荐系统工程师、用户画像工程师等。
二、需要重点掌握:
文件存储:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
离线计算:Hadoop MapReduce、Spark
流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、Heron
K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB
资源管理:YARN、Mesos
日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务:Zookeeper
集群管理与监控:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习:Mahout、Spark MLLib
数据同步:Sqoop
任务调度:Oozie
三、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。
四、学习途径
自学:可以通过网上的资料、视频进行学习,但是学习周期较长、效果不理想。
培训机构:可以挑选专业的大数据培训机构,仔细甄别培训机构的资质/师资教学/大纲/就业等方面,选择最适合自己的机构进行系统学习,这样学习效率较高,周期短。