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千鋒扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)之零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)路線和方向

2019-05-27 14:04:03 3929瀏覽

今天千鋒扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)老師給大家介紹一下關(guān)于零基礎(chǔ)小白如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)路線和方向的詳細(xì)解介紹，隨著人們對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)越來(lái)越深入，很多零基礎(chǔ)人員看到了大數(shù)據(jù)的未來(lái)，也想學(xué)習(xí)這個(gè)前沿技術(shù)，踏入時(shí)代的領(lǐng)軍行業(yè)，其大數(shù)據(jù)本質(zhì)是：數(shù)據(jù)挖掘深度和應(yīng)用廣度的結(jié)合。對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析和處理，而不單單是數(shù)據(jù)量大就叫大數(shù)據(jù)，下面我們一起來(lái)看一下吧。

大數(shù)據(jù)三大學(xué)習(xí)方向：大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)運(yùn)維師

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)師和大數(shù)據(jù)架構(gòu)師必須熟練Hadoop、Spark、Storm等主流大數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心框架。深入掌握如何編寫(xiě)MapReduce的作業(yè)及作業(yè)流的管理完成對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算，并能夠使用Hadoop提供的通用算法，熟練掌握Hadoop整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的組件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)平臺(tái)監(jiān)控、輔助運(yùn)維系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。

通過(guò)學(xué)習(xí)一系列面向開(kāi)發(fā)者的Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)技術(shù)，掌握設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)或平臺(tái)的工具和技能，能夠從事分布式計(jì)算框架如Hadoop、Spark群集環(huán)境的部署、開(kāi)發(fā)和管理工作，如性能改進(jìn)、功能擴(kuò)展、故障分析等。

大數(shù)據(jù)運(yùn)維師只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心框架，熟悉Hadoop的核心組件：HDFS、MapReduce、Yarn；具備大數(shù)據(jù)集群環(huán)境的資源配置，如網(wǎng)絡(luò)要求、硬件配置、系統(tǒng)搭建。熟悉各種大數(shù)據(jù)平臺(tái)的部署方式，集群搭建，故障診斷、日常維護(hù)、性能優(yōu)化，同時(shí)負(fù)責(zé)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)維護(hù)及優(yōu)化。熟練使用Flume、Sqoop等工具將外部數(shù)據(jù)加載進(jìn)入大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過(guò)管理工具分配集群資源實(shí)現(xiàn)多用戶協(xié)同使用集群資源。通過(guò)靈活、易擴(kuò)展的Hadoop平臺(tái)轉(zhuǎn)變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)架構(gòu)，從Hadoop部署實(shí)施到運(yùn)行全程的狀態(tài)監(jiān)控，保證大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用的安全性、快速響應(yīng)及擴(kuò)展能力！

選擇大數(shù)據(jù)不同階段職位要求

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段：SQL，oracle，IBM等等都有相關(guān)的課程，根據(jù)公司的不同，學(xué)習(xí)好這些企業(yè)的開(kāi)發(fā)工具，基本可以勝任此階段的職位。

數(shù)據(jù)挖掘清洗篩選：大數(shù)據(jù)工程師，要學(xué)習(xí)JAVA，Linux，SQL，Hadoop，數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)Avro，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive，F(xiàn)lume分布式日志框架，Kafka分布式隊(duì)列系統(tǒng)課程，Sqoop數(shù)據(jù)遷移，pig開(kāi)發(fā)，Storm實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。學(xué)會(huì)以上基本可以入門(mén)大數(shù)據(jù)工程師，如果想有一個(gè)更好的起點(diǎn)，建議前期學(xué)習(xí)scala編程，Spark，R語(yǔ)言等基本現(xiàn)在企業(yè)里面更專業(yè)的技能。

數(shù)據(jù)分析：一方面是搭建數(shù)據(jù)分析框架，比如確定分析思路需要營(yíng)銷、管理等理論知識(shí)；還有針對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)論提出有指導(dǎo)意義的分析建議。

產(chǎn)品調(diào)整：經(jīng)過(guò)分析后的數(shù)據(jù)交由老板和PM經(jīng)過(guò)協(xié)商后進(jìn)行產(chǎn)品的更新，然后交由程序員進(jìn)行修改（快消類進(jìn)行商品的上下架調(diào)整）。

接著再來(lái)了解大數(shù)據(jù)需要掌握那些技術(shù)

Hadoop核心

(1)分布式存儲(chǔ)基石：HDFS

HDFS簡(jiǎn)介入門(mén)演示構(gòu)成及工作原理解析：數(shù)據(jù)塊，NameNode,DataNode、數(shù)據(jù)寫(xiě)入與讀取過(guò)程、數(shù)據(jù)復(fù)制、HA方案、文件類型、HDFS常用設(shè)置JavaAPI代碼演示

(2)分布式計(jì)算基礎(chǔ)：MapReduce

MapReduce簡(jiǎn)介、編程模型、JavaAPI介紹、編程案例介紹、MapReduce調(diào)優(yōu)

(3)Hadoop集群資源管家：YARN

YARN基本架構(gòu)資源調(diào)度過(guò)程調(diào)度算法YARN上的計(jì)算框架

離線計(jì)算

(1)離線日志收集利器：Flume

Flume簡(jiǎn)介核心組件介紹Flume實(shí)例：日志收集、適宜場(chǎng)景、常見(jiàn)問(wèn)題。

(2)離線批處理必備工具：Hive

Hive在大數(shù)據(jù)平臺(tái)里的定位、總體架構(gòu)、使用場(chǎng)景之AccessLog分析HiveDDL&DML介紹視圖函數(shù)（內(nèi)置，窗口，自定義函數(shù)）表的分區(qū)、分桶和抽樣優(yōu)化。

(3)速度更快的Hive：Impala

Impala在大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的角色架構(gòu)數(shù)據(jù)處理過(guò)程一般使用步驟：創(chuàng)建表，分區(qū)表，查詢等常用查詢演示：統(tǒng)計(jì)，連接等、Impala與Hive的比較常用配置與最佳使用建議（查錯(cuò)，調(diào)優(yōu)等）。

(4)更快更強(qiáng)更好用的MR：Spark

Scala&Spark簡(jiǎn)介基礎(chǔ)Spark編程（計(jì)算模型RDD、算子Transformation和Actions的使用、使用Spark制作倒排索引）SparkSQL和DataFrame實(shí)例：使用SparkSQL統(tǒng)計(jì)頁(yè)面PV和UV。

實(shí)時(shí)計(jì)算

(1)流數(shù)據(jù)集成神器：Kafka

Kafka簡(jiǎn)介構(gòu)成及工作原理解析4組核心API生態(tài)圈代碼演示：生產(chǎn)并消費(fèi)行為日志。

(2)實(shí)時(shí)計(jì)算引擎：SparkStreaming

SparkStreaming簡(jiǎn)介工作原理解剖編寫(xiě)Streaming程序的一般過(guò)程如何部署Streaming程序？如何監(jiān)控Streaming程序？性能調(diào)優(yōu)。

(3)海量數(shù)據(jù)高速存取數(shù)據(jù)庫(kù)：HBase

HBase簡(jiǎn)介架構(gòu)及基本組件HBaseTable設(shè)計(jì)HBase基本操作訪問(wèn)HBase的幾種方式。

大數(shù)據(jù)ETL

(1)ETL神器：Sqoop，Kettle

數(shù)據(jù)同步ETL介紹Kettle常用組件介紹、抽取Mysql數(shù)據(jù)到Hive實(shí)戰(zhàn)Sqoop介紹、抽取Hive數(shù)據(jù)到Mysql實(shí)戰(zhàn)。

(2)任務(wù)調(diào)度雙星：Oozie，Azkaban

ETL與計(jì)算任務(wù)的統(tǒng)一管理和調(diào)度簡(jiǎn)介Crontab調(diào)度的方案自研調(diào)度系統(tǒng)的方案開(kāi)源系統(tǒng)Oozie和Azkaban方案總結(jié)與經(jīng)驗(yàn)分享。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用與數(shù)據(jù)挖掘

(1)大數(shù)據(jù)全文檢索引擎：Elasticsearch

全文檢索基礎(chǔ)知識(shí)，ES安裝及初級(jí)介紹，ES深入理解，使用經(jīng)驗(yàn)介紹。

(2)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建

為什么要構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的的經(jīng)典架構(gòu)深入剖析“五橫一縱”的架構(gòu)實(shí)踐知名互聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)簡(jiǎn)介。

(3)數(shù)據(jù)可視化

什么是數(shù)據(jù)可視化，數(shù)據(jù)可視化常用工具與必備技能介，Tableau和ECharts實(shí)操講解ECharts介紹，知名互金公司可視化經(jīng)驗(yàn)介紹。

(4)算法介紹

介紹數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的區(qū)別，R語(yǔ)言和python的介紹，邏輯回歸算法的介紹與應(yīng)用，以及主要的推薦算法介紹。

最后了解大數(shù)據(jù)主要的三大就業(yè)方向和十大職位，就業(yè)方向：大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)類人才、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)類人才和大數(shù)據(jù)分析類人才。

職位：1、ETL研發(fā)；2、Hadoop開(kāi)發(fā)；3、可視化（前端展現(xiàn)）工具開(kāi)發(fā)；4、信息架構(gòu)開(kāi)發(fā)；5、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究；6、OLAP開(kāi)發(fā)；7、數(shù)據(jù)科學(xué)研究；8、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)（數(shù)據(jù)挖掘）分析；9、企業(yè)數(shù)據(jù)管理；10、數(shù)據(jù)安全研究。

以上就是關(guān)于千鋒扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)之零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)路線和方向的詳細(xì)介紹，想要了解更多關(guān)于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)方面內(nèi)容的小伙伴，請(qǐng)關(guān)注扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)官網(wǎng)、微信等平臺(tái)，扣丁學(xué)堂IT職業(yè)在線學(xué)習(xí)教育有專業(yè)的大數(shù)據(jù)講師為您指導(dǎo)，此外扣丁學(xué)堂老師精心推出的大數(shù)據(jù)視頻教程定能讓你快速掌握大數(shù)據(jù)從入門(mén)到精通開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)技能?？鄱W(xué)堂大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)群：209080834。

                                 

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