大数据的学习目标和学习线路图

掌握学习方法,不如会弯道超车

大数据常见的开发岗位

 高级Hadoop工程师   
  Hadoop项目经理     Hive开发工程师      HBase开发工程师   
  Scala开发工程师     Spark开发工程师     大数据分析工程师     大数据运维工程师   


可以胜任200多个开发岗位,所有和大数据相关的都高度匹配。
大数据常见的数据分析行业

 金融产业     医疗行业     交通行业     政府部门     教育应用     电商行业     电信部门   
 传媒广告     安防系统   


数据是企业决策的依据,各行各业都特别的需要。
需要掌握的技术及需要掌握的程度

 Java     Linux     数据库     HDFS分布式     Hadoop     Hive数据仓库     HBase     Storm     Flume     Kafka消息队列     Spark     Scala     Mahout     MapReduce     Impala   


大数据通用技术广泛,根据业务需求选择很重要。

大数据的学习目标:

1.掌握Java语言及相关框架,精通JVM调优技术,掌握常用数据结构和算法。
2.掌握Hadoop集群搭建与配置、分布式MapReduce并行计算框架应用实战开发。
3.掌握Hive数据仓库应用开发、掌握Hive离线数据模型架构原理。
4.熟练使用MySQL/HBase/ MongoDB/Redis /NoSQL,拥有实际大数据量的数据库设计经验。
5.掌握Spark、SparkSQL、SparkStreaming、Flume、Kafka等。
6.掌握缓存技术,负载均衡,服务器优化,系统性能调优等相关技术知识以及相关工具。
7.掌握良好的逻辑思维能力和学习能力,有很强的抽象设计能力、分析和解决问题的能力。
8.掌握所有Hadoop、离线计算、实时计算、Spark开发的高级大数据开发技能,积累大型实战型项目开发经验。
9.掌握Oracle、MySQL、MongoDB、Redis等数据库服务器的学习,熟悉维护、优化、安全设置的使用,精通SQL编写和数据库设计,掌握数据库端PL/SQL开发的能力。
10.掌握JavaScript、jQuery、BootStrap、Vue和H5/CSS3等技术的学习,可以承担前端工程师的工作、制作出精美的、用户体验度高的网页。
11.掌握SSM、SSH等框架技术的学习,可以提高开发效率和软件质量。
12.掌握SpringBoot、SpringCloud等集成框架的学习,可以快速搭建稳定性高、功能强的软件。
13.掌握Lucene/ ElasticSearch、Dubbo、Zookeeper、Kafka、Activiti等技术的学习,完全可以胜任当前各种互联网应用的开发。
14.掌握企业项目和解决方案实战掌握目前企业一流技术和常见问题的解决方法。

Java基础

大数据与Java的关系密切,
要先学Java再学大数据

大数据框架的编写支持很多开发语言,但是Java在大数据开发方面有很大的优势,目前流行的大数据Hadoop框架、map-reduce框架,很多部分都是用开源的Java语言编写,因此Java在大数据方面有很大优势! 大数据以Java技术为基础,在熟练掌握了Java技术以后,再学习大数据的相关技术会容易很多。

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大数据通用技术

大数据开发需要好的技术辅助
掌握这些玩大数据才顺手

除了要有Java基础之外, 做大数开发还需要一些通用的技术, 需要掌握Linux技术,包括Linux安装部署、Linux常用命令、Linux用户和权限、能够编写简单Linux Shell脚本。 还需要掌握数据库,例数据库的设计、使用、优化、编程,熟练使用Java访问数据库。也需要前端H5、CSS3前端技术应用和开发,熟练进行前端界面设计。也要掌握JavaWeb常见组件Servlet、JSP,熟练搭建Tomcat服务器和JavaWeb环境。

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Hadoop开发

可靠的,可扩展的分布式计算开发开源软件

Hadoop是由java语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架,其核心部件是HDFS与MapReduce。 HDFS是一个分布式文件系统:引入存放文件元数据信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode,对数据进行分布式储存和读取。 MapReduce是一个计算框架:MapReduce的核心思想是把计算任务分配给集群内的服务器里执行。通过对计算任务的拆分(Map计算/Reduce计算)再根据任务调度器(JobTracker)对任务进行分布式计算。

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Hive离线计算

离线数据仓库开发,是大数据离线计算的主流方式

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。

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实时计算

数据的实时,持续计算,分布式RPC

随着数据体积的越来越大,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据。 数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站、社交媒体、交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据。考虑到数据的生成量,实时大数据处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。 需要掌握HBase数据库项目实战应用开发,以及掌握Storm流式计算框架项目实战应用开发,还要掌握Flume、Kafka海量日志采集系统应用开发。

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Spark 生态

生态内处理的数据也可以共享,不同应用之间数据无缝集成

Spark 生态圈是加州大学伯克利分校的 AMP 实验室打造的,是一个力图在算法(Algorithms)、机器(Machines)、人(People)之间通过大规模集成来展现大数据应用的平台。 需要掌握Scala基础语法、数据结构、面向对象编程、函数式编程;Scala应用开发,还要掌握Spark集群的安装、配置、使用;Spark核心概念、基本原理;Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming应用开发。 以及要了解企业大数据应用设计规范和编码规则,掌握大数据应用开发。

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Python基础

Python也是大数据应用的主流开发语言

Python 的优势在于资源丰富,拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施,建立了非常良好的生态环境。 并不是所有的企业都能自己生产数据,用于决策辅助,更多的互联网企业大部分都是靠爬虫来抓取互联网数据进行分析。 而Python在网络爬虫领域有着强势地位,Python 的战略定位就是做一种简单、易用但专业、严谨的通用言语组合。    数据和数据科学领域,它在web前端开发等领域也有广泛应用。 更重要的是, Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好,可以把各种复杂性包装在 Python 模块里,暴露出漂亮的接口。   这些特点到了 AI 领域中,就成了 Python 的强大优势。 Python 也借助 AI 和数据科学,攀爬到了编程语言生态链的顶级位置。

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