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轉大數(shù)據技術開發(fā)要學哪些知識點?2022年大數(shù)據學習路線

轉大數(shù)據技術開發(fā)要學哪些知識點?過去數(shù)據開發(fā)需要一定的Java基礎和工作經驗。門檻高,上手難。如果數(shù)據開發(fā)行業(yè)的小伙伴零基礎入門的話,先從Python語言入手。Python語言簡單易懂,適合零基礎入門,編程語言排名上升最快,可以完成數(shù)據挖掘。如果我想從事大數(shù)據技術的開發(fā),我應該怎么做?路線是什么?從哪兒開始?學什么?

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第 1 階段:大數(shù)據開發(fā)入門

1、MySQL 數(shù)據庫和 SQL 語法

MySQL可以處理千萬條記錄的大型數(shù)據庫,采用標準的SQL數(shù)據語言形式,MySQL可以安裝在不同的操作系統(tǒng)上,并提供多種編程語言的操作接口,包括C、C++、Python、Java、Ruby等。支持多種存儲引擎。

SQL是客戶端和MySQL服務器之間進行通信和通信的語言。

2、Kettle 和 BI 工具

Kettle 是一個端到端的數(shù)據集成平臺。其部分功能包括:數(shù)據流水線免代碼拖拽構建、多數(shù)據源對接、數(shù)據流水線可視化、模板化開發(fā)數(shù)據流水線、可視化調度任務、深度Hadoop支持、數(shù)據任務降級Spark集群、數(shù)據挖掘和機器學習支持。

3、Python 與數(shù)據庫交互

在實際的生產任務中,幾乎所有的數(shù)據都存在于數(shù)據庫中,因此與數(shù)據庫的交互成為了不可避免的事情。在Python代碼中與mysql數(shù)據庫交互,需要使用第三方模塊“pymysql”

第二階段:大數(shù)據的核心基礎

1、Linux

作為一個操作系統(tǒng),Linux 本身用于管理內存、調度進程、處理網絡協(xié)議棧等等。大數(shù)據的開發(fā)基于開源軟件平臺。大數(shù)據的分布式集群(Hadoop、Spark)建立在多個Linux系統(tǒng)之上,對集群的執(zhí)行命令全部在Linux終端窗口中輸入。根據Linux基金會的研究,86%的企業(yè)已經使用Linux操作系統(tǒng)搭建大數(shù)據平臺。Linux 占上風。

2、Hadoop 基礎

Hadoop是一種能夠分布式處理大量數(shù)據的軟件框架。Hadoop 以可靠、高效和可擴展的方式處理數(shù)據。它擅長存儲大型半結構化數(shù)據集。還非常擅長分布式計算——跨多臺機器快速處理大量數(shù)據。Hadoop框架的核心設計是:HDFS和MapReduce。HDFS為海量數(shù)據提供存儲,MapReduce為海量數(shù)據提供計算。

MapReduce 和 Hadoop 相互獨立,實際上可以很好地協(xié)同工作。MapReduce 是一種用于處理大量半結構化數(shù)據的編程模型。

3、Hive 大數(shù)據開發(fā)基金會

Hive 是一個基于 Hadoop 的數(shù)據倉庫工具,用于數(shù)據的提取、轉換和加載。它是一種用于存儲、查詢和分析存儲在 Hadoop 中的大規(guī)模數(shù)據的機制。Hive數(shù)據倉庫工具可以將結構化數(shù)據文件映射成數(shù)據庫表,并提供SQL查詢功能,可以將SQL語句轉換為MapReduce任務執(zhí)行。Hive 的優(yōu)點是學習成本低,通過類似的 SQL 語句可以實現(xiàn)快速的 MapReduce 統(tǒng)計,使 MapReduce 更簡單,無需開發(fā)特殊的 MapReduce 應用程序。Hive 非常適合數(shù)據倉庫的統(tǒng)計分析。

第三階段:千億級數(shù)倉技術

1、企業(yè)級在線教育項目實戰(zhàn)(Hive數(shù)據倉庫項目全流程)

以真實項目為驅動,學習離線數(shù)倉技術。建立集團數(shù)據倉庫,統(tǒng)一集團數(shù)據中心,對分散的業(yè)務數(shù)據進行集中存儲和處理;從需求調研、設計、版本控制、研發(fā)、測試到實施,覆蓋項目全流程;挖掘和分析海量用戶行為數(shù)據,定制多維數(shù)據集合,形成數(shù)據集市,供各種場景主題使用。

第 4 階段:PB 內存計算

1、Python編程基礎+進階

Python是基于ABC語言發(fā)展而來的。Python 語法和動態(tài)類型以及解釋語言的性質使其成為大多數(shù)平臺上用于腳本和快速應用程序開發(fā)的編程語言。加法逐漸被用于開發(fā)獨立的大型項目。Python語言的語法非常簡潔明了,即使是非軟件專業(yè)的初學者也很容易上手。與其他編程語言相比,Python 語言的實現(xiàn)代碼往往是實現(xiàn)相同功能的最短時間。

2、Spark 技術棧

Spark是大數(shù)據系統(tǒng)的明星產品。它是一個可以處理海量數(shù)據的高性能分布式內存迭代計算框架。本課程是基于Python語言學習Spark3.2開發(fā)的。課程講解注重理論聯(lián)系實際,高效快捷,語言通俗易懂,即使是初學者也能快速掌握。讓有經驗的工程師也有所收獲。

3、大數(shù)據 Flink 技術棧

Flink 的核心是流式數(shù)據流執(zhí)行引擎,為數(shù)據流的分布式計算提供數(shù)據分發(fā)、數(shù)據通信和容錯機制。Flink 基于流執(zhí)行引擎,提供了許多更高抽象級別的 API 供用戶編寫分布式任務。Flink 還可以輕松地與 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的其他項目集成。例如,F(xiàn)link 可以讀取存儲在 HDFS 或 HBase 中的靜態(tài)數(shù)據,使用 Kafka 作為流式數(shù)據源,直接復用 MapReduce 或 Storm 代碼,或通過 YARN 集群資源應用等。

4、Spark離線數(shù)倉產業(yè)項目實戰(zhàn)

通過大數(shù)據技術架構,解決工業(yè)物聯(lián)網制造行業(yè)的數(shù)據存儲分析、可視化、個性化推薦等問題。一站式制造項目主要基于Hive數(shù)據倉庫分層存儲各種業(yè)務指標數(shù)據,基于sparkSQL進行數(shù)據分析。核心業(yè)務涉及運營商、呼叫中心、工單、加油站、倉儲物資。

文章題目:轉大數(shù)據技術開發(fā)要學哪些知識點?2022年大數(shù)據學習路線
標題URL:http://m.newbst.com/article0/dghccio.html

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