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總算知曉大數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí)

日期:2019-10-23 21:42:22     瀏覽:203    來源:天才領(lǐng)路者
核心提示:隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)界如火如荼的實踐,企業(yè)對組建大數(shù)據(jù)團隊的迫切程度也也來越高,對與大數(shù)據(jù)相關(guān)高端人才的需求也越來越緊迫,那么大數(shù)據(jù)應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些知識呢。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí)?Hadoop?可以說,hadoop幾乎已經(jīng)是大數(shù)據(jù)

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)界如火如荼的實踐,企業(yè)對組建大數(shù)據(jù)團隊的迫切程度也也來越高,對與大數(shù)據(jù)相關(guān)高端人才的需求也越來越緊迫,那么大數(shù)據(jù)應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些知識呢。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí) ?

Hadoop ?

可以說,hadoop幾乎已經(jīng)是大數(shù)據(jù)代名詞。無論是是否贊成,hadoop已經(jīng)是大部分企業(yè)的大數(shù)據(jù)標準。得益于Hadoop生態(tài)圈,從現(xiàn)在來看,還沒有什么技術(shù)能夠動搖hadoop的地位。 ?

這一塊可以按照一下內(nèi)容來學(xué)習(xí): ?

1、Hadoop產(chǎn)生背景 ?

2、Hadoop在大數(shù)據(jù)、云計算中的位置和關(guān)系 ?

3、國內(nèi)外Hadoop應(yīng)用案例介紹

大數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí)

?

4、國內(nèi)Hadoop的就業(yè)情況分析及課程大綱介紹 ?

5、分布式系統(tǒng)概述 ?

6、Hadoop生態(tài)圈以及各組成部分的簡介 ?

分布式文件系統(tǒng)HDFS ?

HDFS全稱 Hadoop Distributed File System ,它是一個高度容錯性的系統(tǒng),適合部署在廉價的機器上,同時能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問,非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。為了實現(xiàn)流式讀取文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)的目的,HDFS放寬了一部分POSIX約束。 ?

1、分布式文件系統(tǒng)HDFS簡介 ?

2、HDFS的系統(tǒng)組成介紹 ?

3、HDFS的組成部分詳解 ?

4、副本存放策略及路由規(guī)則 ?

5、NameNode Federation ?

6、命令行接口 ?

7、Java接口 ?

8、客戶端與HDFS的數(shù)據(jù)流講解 ?

9、HDFS的可用性(HA) ?

工欲善其事必先利其器 ?

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),對電腦的配置建議:i5、i7第六代起(*不是低電壓版),內(nèi)存16G起,安裝固態(tài)硬盤。 ?

筆記本便攜,臺式機相同價位配置更好,根據(jù)個人需要選擇。 ?

大數(shù)據(jù)相對而言自學(xué)門檻較高。網(wǎng)上教程不少,為了盡快學(xué)會能在工作中運用的知識和技術(shù),應(yīng)當(dāng)如何選擇才能避免彎路? ?

你需要尋找一個以“學(xué)以致用”為目標的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線圖。 ?

外行看熱鬧內(nèi)行看門道。一份能指導(dǎo)程序員找到高薪大數(shù)據(jù)崗位工作的學(xué)習(xí)路線圖,應(yīng)該是重視基礎(chǔ)、強調(diào)實戰(zhàn)、緊跟企業(yè)需求的。 ?

在選定學(xué)習(xí)路線圖的時候,不妨多了解制訂學(xué)習(xí)路線圖的學(xué)校是不是緊跟技術(shù)發(fā)展?有沒有教學(xué)經(jīng)驗?教出來的學(xué)生就業(yè)狀況如何? ?

有了大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線圖,現(xiàn)在要做的就是按照路線圖的順序?qū)ふ医坛塘?,這一步同樣需要認真仔細挑選真正高品質(zhì)的教程,視頻、書籍不限。 ?

學(xué)習(xí)過程中難免遇到疑難,多加幾個學(xué)習(xí)群,跟同好交流探討,也可以在懈怠的時候互相打氣。 ?

實戰(zhàn)項目就是檢驗?zāi)銓W(xué)習(xí)成果的時候了。經(jīng)過一段時間的學(xué)習(xí),你已經(jīng)有了經(jīng)驗,項目的尋找難度并不大,這里不再贅述。 ?

大數(shù)據(jù)處理技術(shù)怎么學(xué)習(xí) ?

首先我們要學(xué)習(xí)Java語言和Linux操作系統(tǒng),這兩個是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),學(xué)習(xí)的順序不分前后。

?

Java:大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)那個方向呢?只需要學(xué)習(xí)Java的標準版JavaSE就可以了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate,Mybatis都是JavaEE方向的技術(shù)在大數(shù)據(jù)技術(shù)里用到的并不多,只需要了解就可以了,當(dāng)然Java怎么連接數(shù)據(jù)庫還是要知道的,像JDBC一定要掌握一下,有同學(xué)說Hibernate或Mybites也能連接數(shù)據(jù)庫啊,為什么不學(xué)習(xí)一下,我這里不是說學(xué)這些不好,而是說學(xué)這些可能會用你很多時間,到*工作中也不常用,我還沒看到誰做大數(shù)據(jù)處理用到這兩個東西的,當(dāng)然你的精力很充足的話,可以學(xué)學(xué)Hibernate或Mybites的原理,不要只學(xué)API,這樣可以增加你對Java操作數(shù)據(jù)庫的理解,因為這兩個技術(shù)的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。 ?

Linux:因為大數(shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux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。 ?

需要學(xué)會精通Spark內(nèi)核 ?

1、精通Spark內(nèi)核系列課程1:Spark的架構(gòu)設(shè)計 ?

1.1 Spark生態(tài)系統(tǒng)剖析 ?

1.2 Spark的架構(gòu)設(shè)計剖析 ?

1.3 RDD計算流程解析 ?

1.4 Spark的出色容錯機制 ?

2、精通Spark內(nèi)核系列課程2: Spark編程模型 ?

2.1 RDD ?

2.2 transformation ?

2.3 action ?

2.4 lineage ?

2.5寬依賴與窄依賴 ?

3、精通Spark內(nèi)核系列課程3: 深入Spark內(nèi)核 ?

3.1 Spark集群 ?

3.2 任務(wù)調(diào)度 ?

3.3 DAGScheduler ?

3.4 TaskScheduler ?

3.5 Task內(nèi)部揭秘 ?

4、精通Spark內(nèi)核系列課程4: Spark的廣播變量與累加器 ?

4.1 廣播變量的機制和使用*實踐 ?

4.2累加器的機制和使用的*實踐 ?

5、精通Spark內(nèi)核系列課程5:核心源碼剖析 ?

5.1,RDD的設(shè)計和源碼實現(xiàn); ?

5.2,Spark作業(yè)提交過程源碼剖析; ?

5.3,Spark的Task執(zhí)行過程源碼剖析; ?

5.4,Spark的Scheduler模塊源碼剖析; ?

6、精通Spark內(nèi)核系列課程6:RDD內(nèi)幕揭秘 ?

6.1,如何建立RDD之間的關(guān)系; ?

6.2,細說RDD的transformation之reduceByKey、groupByKey等 ?

6.3,細說RDD的transformation之join、sortByKey等 ?

6.4,揭秘combineByKey; ?

7、精通Spark內(nèi)核系列課程7: Job內(nèi)幕揭秘 ?

7.1 從部署層次細說Job的部署和執(zhí)行細節(jié); ?

7.2 Job的邏輯執(zhí)行和物理執(zhí)行; ?

7.3 復(fù)雜的Job的實現(xiàn); ?

7.4 Job的物理執(zhí)行內(nèi)幕; ?

7.5 生產(chǎn)和提交Job的內(nèi)幕; ?

8、精通Spark內(nèi)核系列課程8:Shuffle內(nèi)幕揭秘 ?

8.1 Shuffle的工作機制; ?

8.2 細說Shuffle操作; ?

8.3 深入解析Shuffle的Write操作; ?

8.4 深入解析Shuffle的Read操作; ?

8.5 Shuffle的性能優(yōu)化; ?

9、精通Spark內(nèi)核系列課程9:Spark集群工作內(nèi)幕揭秘 ?

9.1 Job的提交和接收內(nèi)幕揭秘; ?

9.2 Task內(nèi)幕揭秘; ?

9.3 從集群工作的角度看Shuffle; ?

10、精通Spark內(nèi)核系列課程10:Cache和Checkpoint內(nèi)幕揭秘 ?

10.1 Cache的內(nèi)部實現(xiàn)揭秘; ?

10.2 CheckPoint內(nèi)部實現(xiàn)揭秘; ?

11、精通Spark內(nèi)核系列課程11:Broadcast內(nèi)幕揭秘 ?

11.1 Broadcast的實現(xiàn)揭秘; ?

11.2 生產(chǎn)環(huán)境下的Broadcast; ?

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