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发布时间:2021-10-15 01:37    阅读:    作者:及时营销

随着科技的发展,人类拥有数据规模增长很快,每时每刻、从天到地都有大量数据被产生和存储下来。大数据则通过对数据进行处理、分析,帮助决策。当下大数据领域的岗位需求逐渐增加,出现了供不应求的状况,尤其是大数据开发岗位。并且大数据相关岗位的薪酬和福利相较于其他IT岗位要好得多。所以有不少人就想加入大数据的浪潮中。很多同学私信我说,零基础学习应该怎么学习。今天我就整理了一份学习大纲,希望可以帮助到需要的人。

首先我们要学习Java语言和Linux操作系统。

Java:大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME,学习大数据要学习那个方向呢? 只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate,Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多,只需要了解就可以了。

Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

下面进行大数据课程的学习,可以按照我的顺序,一步一步进行学习。

Hadoop:

Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapReduce是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了,这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了,让它直接跑在现有的hadoop 微信上的快手刷赞的是怎么刷的 yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了,只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念,听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据,到时候你就不会觉得数据大真好,越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据,因为这是你的价值所在,让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了。

Mysql:我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka:这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学不会叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了,因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark:它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点,特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。

Flink:刚才都说用Kafka能让数据排上队了,那不得按队型给处理一波,怎么处理用Flink一个个处理啊,来一个算一个速度贼快,这就是常说的流式计算。