其實大數據並不是一種概念,而是一種方法論。簡單來說,就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向,一個是精準化定製,第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容,每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦,或者你到了一個地方,自動 ...
其實大數據並不是一種概念,而是一種方法論。簡單來說,就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向,一個是精準化定製,第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容,每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦,或者你到了一個地方,自動給你推薦周邊的消費設施等等。
目前市場對大數據相關人才的需求與日俱增,崗位的增多,也導致了大數據相關人才出現了供不應求的狀況,從而引發了一波大數據學習的浪潮。大家可以先瞭解一下關於大數據相關的崗位分類,以及各個崗位需要掌握那些相對應的技能,並想清楚自己未來的發展方向,再開始著手針對崗位所需的技術進行學習與研究。所謂知己知彼,才能更好的達成目標嘛。
我要推薦下我自己建的大數據開發學習扣群:119599574,專註大數據分析方法,大數據編程,大數據倉庫,大數據案例,人工智慧,數據挖掘都是純乾貨分享都是學大數據開發的,如果你正在學習大數據,歡迎初學和進階中的小伙伴。
大數據處理技術怎麼學習呢?在做大數據開發之前,因為Hadoop是高層次的語言開發,需要懂得Java或者Python,很快的就能上手。所有的大數據生態架構都是基於linux系統的基礎上的,所以你要有Linux系統的基本知識。如果你不懂Java或者Python還有Linux系統,那麼這都是你必學的知識(Java或者Python可二選其一)。
第一階段
Linux系統:因為大數據相關軟體都是在Linux系統上運行的,所以Linux要學習的扎實一些,學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助,能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置,能少踩很多坑,學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
鳥哥的Linux私房菜 是一本公認的Linux的入門書籍。
第二階段
Python:Python 的排名從去年開始就藉著人工智慧持續上升,現在它已經成為了語言排行第一名。
從學習難易度來看,作為一個為“優雅”而生的語言,Python語法簡捷而清晰,對底層做了很好的封裝,是一種很容易上手的高級語言。在一些習慣於底層程式開發的“硬核”程式員眼裡,Python簡直就是一種“偽代碼”。
在大數據和數據科學領域,Python幾乎是萬能的,任何集群架構軟體都支持Python,Python也有很豐富的數據科學庫,所以Python不得不學。
第三階段
Hadoop:幾乎已經成為大數據的代名詞,所以這個是必學的。 Hadoop裡面包括幾個重要組件HDFS、MapReduce和YARN。
Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce,而兩者只是理論基礎,不是具體可使用的高級應用,通俗說MapReduce是一套從海量源數據提取分析元素最後返回結果集的編程模型,將文件分散式存儲到硬碟是第一步,而從海量數據中提取分析我們需要的內容就是MapReduce做的事了。當然怎麼分塊分析,怎麼做Reduce操作非常複雜,Hadoop已經提供了數據分析的實現,我們只需要編寫簡單的需求命令即可達成我們想要的數據。
記住學到這裡可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper:是一個分散式的,開放源碼的分散式應用程式協調服務,也是個萬金油,安裝Hadoop的HA的時候就會用到它,以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息,這些信息比較小一般不會超過1M,都是使用它的軟體對它有依賴,對於我們來講只需要把它安裝正確,讓它正常的跑起來就可以了。
Mysql:大數據的處理學完了,那麼接下來要學習小數據的處理工具Mysql資料庫,因為裝hive的時候要用到,Mysql需要掌握到什麼層度呢?你能在Linux上把它安裝好,運行起來,會配置簡單的許可權,修改root的密碼,創建資料庫就可以了。這裡主要的是學習SQL的語法,因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop:這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是可以的,但是生產環境中使用要註意Mysql的壓力。
Hive:這個東西對於會SQL語法的同學們來說就是神器,它能讓你處理大數據變的很簡單、明瞭,不會再費勁的編寫MapReduce程式。有的人說Pig那?它和Pig相似掌握一個就可以了。
Oozie:既然學會Hive了,我相信你一定需要這個,它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本,還能檢查你的程式是否執行正確,如果出錯給你發出報警並能幫你重試程式,最重要的是還能幫你配置任務的依賴關係。我相信你一定會喜歡它的,不然你看著那一大堆腳本,和密密麻麻的crond是不是有種“即將崩潰”的感覺。
Hbase:這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫,他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的,所以它能用來做數據的排重,它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka:這是個比較好用的隊列工具,隊列是乾什麼的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理,我們可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS,這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用,它是專門用來提供對數據進行簡單處理,並寫到各種數據接受方的。
Spark:它是用來彌補基於MapReduce處理數據速度上的缺點,它的特點是把數據裝載到記憶體中計算而不是去讀硬碟。特別適合做迭代運算,所以演算法流們特別喜歡它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它,因為它們都是用JVM的。
這些東西你都會了就成為一個專業的大數據開發工程師了,月薪3W都是毛毛雨啦。
後續提高
大數據結合人工智慧達到真正的數據科學家,打通了數據科學的任督二脈,在公司是技術專家級別,這時候月薪再次翻倍且成為公司核心骨幹。
機器學習:是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。它是人工智慧的核心,是使電腦具有智能的根本途徑,其應用遍及人工智慧的各個領域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器學習的演算法基本比較固定了,學習起來相對容易。
深度學習:深度學習的概念源於人工神經網路的研究,最近幾年發展迅猛。深度學習應用的實例有AlphaGo、人臉識別、圖像檢測等。是國內外稀缺人才,但是深度學習相對比較難,演算法更新也比較快,需要跟隨有經驗的老師學習。
最快的學習方法,就是師從行業專家,學習老師多年積累的經驗,自己少走彎路達到事半功倍的效果。自古以來,名師出高徒。