大数据开发最核心的课程就是 Hadoop 框架, 几乎可以说 Hadoop 就是大数据开发. 这个框架就类似于 Java 应用开发的 SSH/SSM 框架, 都是 Apache 基金会或者其他 Java 开源社区团体的能人牛人开发的贡献给大家使用的一种开源 Java 框架. 科多大数据大数据来带你看看.
Java 语言是王道就是这个道理, Java 的核心代码是开源的, 是经过全球能人牛人共同学习共同研发共同检验的, 所以说 Java 是最经得住检验的语言, 而且任何人都可以学习 Java 核心技术并且使用核心技术开发出像 Android 一样的系统和 Hadoop 一样的框架. 如果把编程的世界比作一棵树, 那么 Java 是根, SSH 和 Hadoop 这样的框架都是它开得枝散得叶.
在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群: 529867072, 群里都是学大数据开发的, 如果你正在学习大数据 , 小编欢迎你加入, 大家都是软件开发党, 不定期分享干货(只有大数据软件开发相关的), 包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程, 欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入.
由于大数据开发工程师是目前 IT 培训界最热门的专业, 大数据技术人才是引领智能革命的弄潮儿, 是智能时代最直接的受益者, 这么重要的专业科多一定要给大家讲解的详细透彻, 以 Hadoop 生态圈为主, 介绍目前大数据应用级开发工程师在工作当中所用到的全部技术, 建议大家在学习大数据开发工程师专业之前, 要有一定的 Java 基本语法和框架的学习经验.
科多大数据的零基础课程包含 java + 大数据开发两个部分, 提高课程针对有 java 开发经验的朋友只包含大数据部分. 因为根据前面的介绍你应该知道了, 大数据的学习是需要一定的 java 基础的.
开源的 Hadoop 大数据开发平台
hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架, hadoop 以一种可靠, 高效, 可伸缩的方式进行数据处理, 用户之所以可以轻松的在 hadoop 上开发和运行处理海量数据的应用数据, 是因为 hadoop 具有高可靠性, 高扩展性, 高效性, 高容错性等优点.
hadoop 大数据生态系统:
分布式文件系统 - HDFS
提起 hadoop 文件系统, 首先想到的是 HDFS(Hadoop Distributed File System),HDFS 是 hadoop 主要的文件系统, 是 Hadoop 存储数据的平台, 建立在网络上的分布式存储系统. hadoop 还集成了其他文件系统, hadoop 的文件系统是一个抽象的概念, HDFS 只是其中的一种实现.
分布式计算框架 - MapReduce
MapReduce 是一种编程模型, 是 Hadoop 处理数据的平台. 用于大规模数据集 (大于 1TB) 的并行运算. 概念 "Map(映射)" 和 "Reduce(归约)", 和它们的主要思想, 都是从函数式编程语言里借来的, 还有从矢量编程语言里借来的特性. 它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下, 将自己的程序运行在分布式系统上.
分布式开源数据库 - Hbase
HBase - Hadoop Database,HBase 是一个分布式的, 面向列的开源数据库. 适合于非结构化数据存储, 保留数据多个时间段版本. Hbase 极大的方便扩展了 Hadoop 对于数据的处理和应用.
大数据开发平台模块生态圈
Hive
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具, 处理结构化 SQL 查询功能. 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 任务进行运行并提交到集群上去执行. 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, 不用使用 Java 编程, 十分适合数据仓库的统计分析.
学习 Hive 时, 对于 Hive QL 中的 DDL 和 DML 就是必须要掌握的基础; 表的定义, 数据导出以及常用的查询语句的掌握是完成大数据统计分析的基础. 学会针对 Hive 进行编程: 使用 Java API 开操作 Hive, 开发 Hive UDF 函数. 掌握好 Hive 部分高级的特性能大大提升 Hive 的执行效率. 在优化过程中可以很好的借助于执行计划来进行分析, 学习 Hive 时需要注意 Hive 性能优化是在生产中的最重要的环节, 如何解决数据倾斜是关键; 梳理清楚 Hive 元数据各个表之间的关联关系也能提升对 Hive 的把握能力.
Zookeeper 协调 Hadoop 生态圈各个模块共同工作
从英文含义上来看 Hadoop 是小象, Hive 是蜜蜂, pig 是猪, Zookeeper 是动物管理员. 那么很显然 Zookeeper 的作用是分布式应用程序协调服务, 为各个模块提供一致性服务的.
数据导入导出框架 Sqoop
Sqoop 是一款开源的工具, 英文含义是象夫, 就是喂养大象的人, 主要用于在 Hadoop(Hive)与传统的数据库 (MySQL,PostgreSQL...) 间进行数据的传递, 可以将一个关系型数据库中的数据导进到 Hadoop 的 HDFS 中, 也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中. 大数据学习交流群: 251956502
学习目标:
1. 了解 Sqoop 是什么, 能做什么及架构 ;
2. 能够进行 Sqoop 环境部署 ;
3. 掌握 Sqoop 在生产中的使用 ;
4. 能够使用 Sqoop 进行 ETL 操作 .
Scala 编程开发
Scala 是一种函数式面向对象语言, 类似于 Ruby 和 GROOVY 语言, 它无缝结合了许多前所未有的特性形成一门多范式语言, 其中高层并发模型适用于大数据开发. 而同时又运行于 JAVA 虚拟机之上.
Spark
Spark 是目前最流行的大数据处理框架, 以简单, 易用, 性能卓越著称. 丰富的程序接口和库文件也使得 Spark 成为业内数据快速处理和分布式机器学习的必备工具.
* 扩展技能:
python 开发基础, 数据分析与数据挖掘
学习数据挖掘工具 Sklearn, 熟悉数据挖掘朴素贝叶斯算法和数据挖掘 SVM 分类算法, 并且最终使用 Sklearn 实现贝叶斯以及 SVM 算法 .
Storm 大数据分布式实时计算
Storm 是分布式数据处理的框架, Storm 可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算, Storm 用于实时处理, 就好比 Hadoop 用于批处理. 如果说 MapReduce 降低了并行批处理复杂性, Storm 是降低了进行实时处理的复杂性.
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3077784.html