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大数据工程师需要学习哪些

发布时间:2020-01-14 已有: 人阅读

  数据工程师,基本上是离不开集群搭建,比如hadoop、Spark、Kafka,不要指望有专门的运维帮你搞定,新组件的引入一般都要自己来动手的。

  由于要自己的安装各种开源的组件,就要求数据工程师要具备的能力: Linux 。要对Linux比较熟悉,能各种自己着玩。

  由于现在的大数据生态系统基本上是 JVM系的,因此在语言上,就不要犹豫了,JVM系的Java和Scala基本上跑不掉,Java基本上要学的很深,Scala就看情况了。

  ETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上,比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是编程语言的需要,Java、Shell和Sql是基本功。

  我们大部分的价值最后都会由系统来体现,比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力,最常用的就是 Java Web这一套了,当然Python也是挺方便的。

  需要注意的是,一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求,很多是临时和定制的需求,这种情况下, Sql就跑不掉了,老老实实学一下Sql很必要。

  刚开始一定要了解清楚自己和行业的情况,很多人根本就分不清招聘信息中的大数据和数据挖掘的区别就说自己要转行,其实是很不负责的。不要总是赶热点,反正我就是经常被做什么大数据开发太Low,做数据就要做数据挖掘,不然永远都是水货。

  如果真是清楚自己明确地想转数据开发了,要考虑一下自己的时间和精力,能拿出来多少时间,而且在学习的时候最好有人能多指点下,不然太容易走弯了。

  别的不说了,报班是可以考虑的,不要全指望报个班就能带你,但是可以靠他帮你梳理思。如果有专业从事这一行的人多帮帮的话,是最好的。不一定是技术好,主要是可沟通性强。

  先具备一定的Linux和Java的基础,不一定要特别深,先能玩起来,Linux的话能自己执行各种操作,Java能写点小程序。这些事为搭建Hadoop做准备。

  学习Hadoop,学会搭建单机版的Hadoop,然后是分布式的Hadoop,写一些MR的程序。

  接着学学Hadoop生态系统的其它大数据组件,比如Spark、Hive、Hbase,尝试去搭建然后跑一些官网的Demo。

  Linux、Java、各种组件都有一些基础后,要有一些项目方面的实践,这时候找一些成功案例,比如搜搜各种视频教程中如何搞一个推荐系统,把自己学到的用起来。

  分布式理论:比如Gossip、DHT、Paxo这些构成了各种分布式系统的底层协议和算法,还是要学一下的。

  数据挖掘算法:算法是要学的,但是不一定纯理论,在分布式中实现算法,本身就是一个大的挑战。

  各种系统的源码学习:比如Hadoop、Spark、Kafka的源码,想深入搞大数据,源码跑不掉。

  展开全部一、认识大数据大数据本质其实也是数据,不过也包括了些新的特征,数据来源广;数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);数据增长速度快。而针对以上新的特征需要考虑很多问题:例如,数据来源广,该如何采集汇总?采集汇总之后,又该存储呢?数据存储之后,该如何通过运算成自己想要的结果呢?对于这些问题,我们需要有相对应的知识解决。二、大数据所需技能要求Python语言:编写一些脚本时会用到。Scala语言:编写Spark程序的最佳语言,当然也可以选择用Python。Ozzie,azkaban:定时任务调度的工具。Hue,Zepplin:图形化任务执行管理,结果查看工具。

  2019-07-09加米谷大数据科技成都加米谷大数据科技有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。公司由来自华为、京东、星环、勤智等国内知名企业的多位技术大牛联合创办。面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。向TA提问展开全部大数据基础知识:

  有三个主要部分,分别是数学、统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度,所以要重视基础知识的学习。

  是大数据开发的基础,在学习期间,往往以搭建Hadoop、Spark平台为主,一方面Hadoop对机器的硬件要求不高,另一方面Hadoop的使用也非常普遍,很多商业大数据平台都是基于Hadoop构建的。大数据的核心是数据价值化。

  是目前大数据的重要应用,这些场景包括很多领域,比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等,这些场景应用的背后也需要对行业知识有一定的了解。

  2019-11-21海牛大数据海牛学院专注于大数据课程开发及培训,带你大数据技术之旅!向TA提问展开全部大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的,所以是计算机一类的专业。分布比较广,应用行业较多。

  零售业:主要集中在客户营销分析上,通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等,以便商场做好更合理商品、货架摆放,规划市场营销方案、产品推荐手段等。

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