大数据开发工程师学习路线不完全指北

上一篇 / 下一篇  2018-06-04 14:51:23 / 个人分类:软件测试


大数据是对海量数据存储、计算、统计、分析等一系列处理手段,处理的数据量是TB级,甚至是PB或EB级的数据,是传统数据处理手段无法完成的,大数据涉及分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等等,汇集的是IT最热门、最流行的IT技术,大数据是机器学习、深度学习、AI等尖端可以领域的基础架构。

大数据技术为决策提供依据,在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色,在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用,例如我国、美国以及欧盟等国家都已将大数据列入国家发展战略,微软谷歌百度以及亚马逊等大型企业也基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoopmapreducehdfsyarn:hadoop:Hadoop概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。



大数据基本分为5个阶段,分别是:

大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop

大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka

大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm

大数据数据采集阶段:Python、Scala

大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。

除此之外,常用的大数据技术有哪些呢?

第一阶段 JavaSE+MySql+Linux

Java基础→OOP编程→Java集合→IO/NIO→Eclipse→IntellijIDEA→Socket网络技术→Mysql数据库→JDBCApi→JVM内存结构→阶段项目实战→Linux(VMware、CentOS、目录结构、Linux命令)

第二阶段 Hadoop与生态系统

Hadoop→MapReduce→Hive→Avro与Protobuf→Zookeeper→HBase→phoenix→Redis→Flume分布式→SSM(Spring、SpringMVC、Mybatis)→Kafka架构

第三阶段 Storm与Spark及其生态圈

Scala→SparkJob→SparkRDD→sparkjob部署与资源分配→Sparkshuffle→SparkSQL→SparkStreaming→SparkML→azkaban

第四阶段 其他

Python与数据分析

第五阶段 项目实战、技术综合运用

大数据商业实战阶段需掌握的技术有:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。



在拥有Java编程语言基础的前提下,可以学习以上大数据技术,大数据是未来的发展方向,正在挑战我们的分析能力及对世界的认知方式,因此,我们与时俱进,迎接变化,并不断的成长,掌握大数据核心技术,才是掌握真正的价值所在。

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