2019怎样进行大数据的入门级学习?

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2019怎样进行大数据的入门级学习?

金鑫工程师 2019-04-24 11:28:05 浏览508
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大数据方向的工作目前分为三个主要方向:

01.大数据工程师

02.数据分析师

03.大数据科学家

04.其他(数据挖掘本质算是机器学习,不过和数据相关,也可以理解为大数据的一个方向吧)

由于本人目前是是大数据工程师的角色,我就这个方向做一些介绍

本回答目录:

一、大数据工程师的技能要求

二、大数据学习路径

三、学习资源推荐(书籍、博客、网站)

一、大数据工程师的技能要求

总结如下:

必须技能10条:

01.Java高级(虚拟机、并发)

02.Linux 基本操作

03.Hadoop(此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn )

04.HBase(JavaAPI操作+Phoenix )

05.Hive(Hql基本操作和原理理解)

06.Kafka

07.Storm

08.Scala需要

09.Python

10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming )

高阶技能6条:

11.机器学习算法以及mahout库加MLlib

12.R语言

13.Lambda 架构

14.Kappa架构

15.Kylin

16.Aluxio
17,大数据学习kou群74零零加【41三八yi】
二、学习路径

由于本人是从Java开发通过大概3个月的自学转到大数据开发的。所以我主要分享一下自己的学习路劲。

第一阶段:

01.Linux学习(跟鸟哥学就ok了)

02.Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》)

第二阶段:

03.Hadoop (董西成的书)

04.HBase(《HBase权威指南》)

05.Hive(《Hive开发指南》)

06.Scala(《快学Scala》)

07.Spark (《Spark 快速大数据分析》)

08.Python (跟着廖雪峰的博客学习就ok了)

第三阶段:

对应技能需求,到网上多搜集一些资料就ok了,

我把最重要的事情(要学什么告诉你了),

剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了

当然如果你觉得自己看书效率太慢,你可以网上搜集一些课程,跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定。如果看书效率不高就很网课,相反的话就自己看书。

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