如何正确学习大数据,才能少走弯路?

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如何正确学习大数据,才能少走弯路?

金鑫工程师 2019-04-18 09:13:43 浏览476
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在技术论坛中或知乎上,看到近几万的冤家都在疑惑,学习Java应该选择什麼展开方向,这个我们在之前的文章中有提到过,Java展开在范围上有三个选择方向:

这是全国最大的大数据学习交流的地方,2000人聚集,不管你是小白还是大牛,

小编我都挺欢迎,今天的已经资讯上传到群文件,不定期分享干货,

JavaEE,主要运用于企业级运用开发;安卓开发方向;嵌入式运用开发方向。在此建议大家选择JavaEE方向,由于运用非常普遍,岗位设置也比较多。

Java的职业展开规划之路我们也曾在(一文阐述Java从初级到初级的学习之路——

)详细罗列,这里就不逐一罗列了。

但我们历来没有讨论过学习Java,难道这辈子就只能做Java后端开发吗?只能在这条路上妥协终究吗?难道中途没有其他的选择吗?

偶然看法的一个冤家,最末尾是从事Java后端开发的,后来他在专业时间自学成功转入大数据行业,如今是一名大数据工程师,待遇也比之前好更多。前提是他是一名Java后端开发。

大数据是我们如今比较火的一个展开方向,但是很多培训机构有提到几个月速成的,小编觉得不是特别靠谱。

缘由有以下:

大数据是一个重生行业,还不太成熟。

Java展开了将近20年,也没有说几个月速成的,最多也就是带你入门,让你对Java的知识结构体系有一个明晰的认知,在后期的义务实际时期生长的速度更快。

大数据的起点要高,并不是所谓的零基础就可以入门的。

我们接上去讲述的有关大数据的学习是有条件限制的,首先你需求是一名普通的工程师,假设你是Java工程师的话更好,但假设你是小白的话,那就只能成爲一名工程师的后再来学习大数据吧。

一、看法大数据

大数据本质其实也是数据,不过也包括了些新的特征,

数据来源广;

数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);

数据量大(最少也是TB级别的、甚至可以是PB级别);

数据增长速度快。

而针对以上新的特征需求思索很多成果:

例如,数据来源广,该如何采集汇总?采集汇总之后,又该存储呢?数据存储之后,该如何经过运算转化本钱人想要的结果呢?

关于这些成果,我们需求有相对应的知识处置。

二、大数据所需技艺要求

Python言语:编写一些脚本时会用到。

Scala言语:编写Spark顺序的最佳言语,当然也可以选择用Python。

Ozzie,azkaban:定时义务调度的工具。

Hue,Zepplin:图形化义务执行管理,结果反省工具。

Allluxio,Kylin等:经过对存储的数据中止预处置,加快运算速度的工具。

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必需掌握的技艺:

Java初级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、Hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn )、 HBase(JavaAPI操作+Phoenix )、Hive(Hql基本操作和原理理解)、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅佐小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

高阶技艺6条:

机器学习算法以及mahout库加MLlib、 R言语、Lambda 架构、Kappa架构、Kylin、Alluxio

三、学习规划

每天需求有3个小时的学习时间,周末的时分需求10小时,假设做不到的话,只能是

第一阶段(基础阶段)

Linux学习

Linux操作系统引见与安装、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。

Java 初级学习(《深化理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》)

掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和静态代理、了解JMS。

Zookeeper学习

Zookeeper分布式协调效力引见、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。

第二阶段(攻坚阶段)

Hadoop、Hive、HBase、Scala、Spark、Python

第三阶段(辅佐工具工学习阶段)

Sqoop、Flume、Oozie、Hue这些工具的学习主要在CSDN,51CTO以及官网都可以学习。

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总结

在技术行业里面,每天都会有新的东西出现,需求关注最新技术静态,不时学习。任何普通技术都是先学习实践,然后在实际中不时完善实践的进程。

假设你觉得自己看书效率太慢,你可以网上搜集一些课程。

快速学习的才干、处置成果的才干、沟通才干在这个行业是真的非常重要的目的。

要擅长运用StackOverFlow和Google来帮助你学习进程遇到的成果。

坚实的Java技术作为基础支持,之后学习:Hadoop,大数据存储,大数据架构设计,大数据实时计算,大数据数据采集,大数据商业实战等。

技术人员就业方向:大数据系统研发人才,大数据应用开发人才和大数据分析人才。

以上是我们对大数据学习的总结,当然我们也提到了,并不是说零基础的就可以直接学习,需求有编程的基础,要先掌握扎实的编程基础,在此建议学习Java,成爲一名工程师的时分,有一定编程阅历,自学起来也相对比末尾要复杂一点,然后对大数据有兴味或许想要进入这个行业的就可以去学习了 以上内容是我个人见解,希望对你有帮助不

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