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大數(shù)據(jù)技術(shù)

什么是大數(shù)據(jù)?如何成為大數(shù)據(jù)的技術(shù)大牛?

其實大數(shù)據(jù)并不是一種概念,服務(wù)器租用 免備案服務(wù)器,而是一種方法論。簡單來說,就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數(shù)據(jù)輔助決策。大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)的應(yīng)用可以概括為兩個方向,一個是精準(zhǔn)化定制,第二個是預(yù)測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內(nèi)容,每個人的結(jié)果卻是大不相同的。再比如精準(zhǔn)營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦,或者你到了一個地方,自動給你推薦周邊的消費設(shè)施等等。

目前市場對大數(shù)據(jù)相關(guān)人才的需求與日俱增,崗位的增多,也導(dǎo)致了大數(shù)據(jù)相關(guān)人才出現(xiàn)了供不應(yīng)求的狀況,從而引發(fā)了一波大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的浪潮。大家可以先了解一下關(guān)于大數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位分類,域名注冊,以及各個崗位需要掌握那些相對應(yīng)的技能,并想清楚自己未來的發(fā)展方向,再開始著手針對崗位所需的技術(shù)進行學(xué)習(xí)與研究。所謂知己知彼,才能更好的達成目標(biāo)嘛。

數(shù)據(jù)處理技術(shù)怎么學(xué)習(xí)呢?在做大數(shù)據(jù)開發(fā)之前,因為Hadoop是高層次的語言開發(fā),需要懂得Java或者Python,很快的就能上手。所有的大數(shù)據(jù)生態(tài)架構(gòu)都是基于linux系統(tǒng)的基礎(chǔ)上的,所以你要有Linux系統(tǒng)的基本知識。如果你不懂Java或者Python還有Linux系統(tǒng),那么這都是你必學(xué)的知識(Java或者Python可二選其一)。

     第一階段

Linux系統(tǒng):因為大數(shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux系統(tǒng)上運行的,所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實一些,學(xué)好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會有很大的幫助,能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置,能少踩很多坑,學(xué)會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對以后新出的大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)起來更快。

鳥哥的Linux私房菜 是一本公認的Linux的入門書籍。

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目前市場對大數(shù)據(jù)相關(guān)人才的需求與日俱增,崗位的增多,也導(dǎo)致了大數(shù)據(jù)相關(guān)人才出現(xiàn)了供不應(yīng)求的狀況,從而引發(fā)了一波大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的浪潮。大家可以先了解一下關(guān)于大數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位分類,以及各個崗位需要掌握那些相對應(yīng)的技能,并想清楚自己未來的發(fā)展方向,再開始著手針對崗位所需的技術(shù)進行學(xué)習(xí)與研究。所謂知己知彼,才能更好的達成目標(biāo)嘛。

     第二階段

Python:Python 的排名從去年開始就借著人工智能持續(xù)上升,現(xiàn)在它已經(jīng)成為了語言排行第一名。

從學(xué)習(xí)難易度來看,作為一個為“優(yōu)雅”而生的語言,Python語法簡捷而清晰,對底層做了很好的封裝,是一種很容易上手的高級語言。在一些習(xí)慣于底層程序開發(fā)的“硬核”程序員眼里,Python簡直就是一種“偽代碼”。

在大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,Python幾乎是萬能的,任何集群架構(gòu)軟件都支持Python,Python也有很豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)庫,所以Python不得不學(xué)。

     第三階段

Hadoop:幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞,所以這個是必學(xué)的。 Hadoop里面包括幾個重要組件HDFS、MapReduce和YARN。

Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce,而兩者只是理論基礎(chǔ),不是具體可使用的高級應(yīng)用,通俗說MapReduce是一套從海量源數(shù)據(jù)提取分析元素最后返回結(jié)果集的編程模型,將文件分布式存儲到硬盤是第一步,而從海量數(shù)據(jù)中提取分析我們需要的內(nèi)容就是MapReduce做的事了。當(dāng)然怎么分塊分析,怎么做Reduce操作非常復(fù)雜,Hadoop已經(jīng)提供了數(shù)據(jù)分析的實現(xiàn),我們只需要編寫簡單的需求命令即可達成我們想要的數(shù)據(jù)。

記住學(xué)到這里可以作為你學(xué)大數(shù)據(jù)的一個節(jié)點。

Zookeeper:是一個分布式的,開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù),也是個萬金油,安裝Hadoop的HA的時候就會用到它,以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息,這些信息比較小一般不會超過1M,都是使用它的軟件對它有依賴,對于我們來講只需要把它安裝正確,讓它正常的跑起來就可以了。

Mysql:大數(shù)據(jù)的處理學(xué)完了,那么接下來要學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)的處理工具Mysql數(shù)據(jù)庫,因為裝hive的時候要用到,Mysql需要掌握到什么層度呢?你能在Linux上把它安裝好,運行起來,會配置簡單的權(quán)限,修改root的密碼,創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫就可以了。這里主要的是學(xué)習(xí)SQL的語法,因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop:這個是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop里的。當(dāng)然你也可以直接把Mysql數(shù)據(jù)表導(dǎo)出成文件再放到HDFS上也是可以的,但是生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive:這個東西對于會SQL語法的同學(xué)們來說就是神器,它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡單、明了,不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig相似掌握一個就可以了。

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