大数据开发_大数据开发面试 - CSDN
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  • 写给大数据开发初学者的话 | 附教程

    千次阅读 多人点赞 2017-11-27 17:02:20
    导读: 第一章:初识Hadoop第二章:更高效的WordCount第三章:把别处的数据搞到Hadoop上第四章:把...经常有初学者在博客和QQ问我,自己想往大数据方向发展,该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火

    导读:

    • 第一章:初识Hadoop
    • 第二章:更高效的WordCount
    • 第三章:把别处的数据搞到Hadoop上
    • 第四章:把Hadoop上的数据搞到别处去
    • 第五章:快一点吧,我的SQL
    • 第六章:一夫多妻制
    • 第七章:越来越多的分析任务
    • 第八章:我的数据要实时
    • 第九章:我的数据要对外
    • 第十章:牛逼高大上的机器学习

    经常有初学者在博客和QQ问我,自己想往大数据方向发展,该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高。如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么我就想问一下,你的专业是什么,对于计算机/软件,你的兴趣是什么?是计算机专业,对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣?是软件专业,对软件开发、编程、写代码感兴趣?还是数学、统计学专业,对数据和数字特别感兴趣。。

    其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向,平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易,哪个前景好,哪个钱多。

    先扯一下大数据的4V特征:

    • 数据量大,TB->PB
    • 数据类型繁多,结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等;
    • 商业价值高,但是这种价值需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来;
    • 处理时效性高,海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。

    现如今,正式为了应对大数据的这几个特点,开源的大数据框架越来越多,越来越强,先列举一些常见的:

    文件存储:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
    离线计算:Hadoop MapReduce、Spark
    流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、Heron
    K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB
    资源管理:YARN、Mesos
    日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana
    消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
    查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
    分布式协调服务:Zookeeper
    集群管理与监控:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
    数据挖掘、机器学习:Mahout、Spark MLLib
    数据同步:Sqoop
    任务调度:Oozie
    ……

    眼花了吧,上面的有30多种吧,别说精通了,全部都会使用的,估计也没几个。

    就我个人而言,主要经验是在第二个方向(开发/设计/架构),且听听我的建议吧。

    第一章:初识Hadoop

    1.1 学会百度与Google

    不论遇到什么问题,先试试搜索并自己解决。

    Google首选,翻不过去的,就用百度吧。

    1.2 参考资料首选官方文档

    特别是对于入门来说,官方文档永远是首选文档。

    相信搞这块的大多是文化人,英文凑合就行,实在看不下去的,请参考第一步。

    1.3 先让Hadoop跑起来

    Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖,现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。

    关于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么:

    • Hadoop 1.0、Hadoop 2.0
    • MapReduce、HDFS
    • NameNode、DataNode
    • JobTracker、TaskTracker
    • Yarn、ResourceManager、NodeManager

    自己搭建Hadoop,请使用第一步和第二步,能让它跑起来就行。

    建议先使用安装包命令行安装,不要使用管理工具安装。

    另外:Hadoop1.0知道它就行了,现在都用Hadoop 2.0.

    1.4 试试使用Hadoop

    HDFS目录操作命令;
    上传、下载文件命令;
    提交运行MapReduce示例程序;

    打开Hadoop WEB界面,查看Job运行状态,查看Job运行日志。

    知道Hadoop的系统日志在哪里。

    1.5 你该了解它们的原理了

    MapReduce:如何分而治之;
    HDFS:数据到底在哪里,什么是副本;
    Yarn到底是什么,它能干什么;
    NameNode到底在干些什么;
    ResourceManager到底在干些什么;

    1.6 自己写一个MapReduce程序

    请仿照WordCount例子,自己写一个(照抄也行)WordCount程序,
    打包并提交到Hadoop运行。

    你不会Java?Shell、Python都可以,有个东西叫Hadoop Streaming。

    如果你认真完成了以上几步,恭喜你,你的一只脚已经进来了。

    第二章:更高效的WordCount

    2.1 学点SQL吧

    你知道数据库吗?你会写SQL吗?
    如果不会,请学点SQL吧。

    2.2 SQL版WordCount

    在1.6中,你写(或者抄)的WordCount一共有几行代码?

    给你看看我的:

    SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;

    这便是SQL的魅力,编程需要几十行,甚至上百行代码,我这一句就搞定;使用SQL处理分析Hadoop上的数据,方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算,越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。

    2.3 SQL On Hadoop之Hive

    什么是Hive?官方给的解释是:

    The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax.

    为什么说Hive是数据仓库工具,而不是数据库工具呢?有的朋友可能不知道数据仓库,数据仓库是逻辑上的概念,底层使用的是数据库,数据仓库中的数据有这两个特点:最全的历史数据(海量)、相对稳定的;所谓相对稳定,指的是数据仓库不同于业务系统数据库,数据经常会被更新,数据一旦进入数据仓库,很少会被更新和删除,只会被大量查询。而Hive,也是具备这两个特点,因此,Hive适合做海量数据的数据仓库工具,而不是数据库工具。

    2.4 安装配置Hive

    请参考1.1 和 1.2 完成Hive的安装配置。可以正常进入Hive命令行。

    2.5 试试使用Hive

    请参考1.1 和 1.2 ,在Hive中创建wordcount表,并运行2.2中的SQL语句。
    在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。

    看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。

    2.6 Hive是怎么工作的

    明明写的是SQL,为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务?

    2.7 学会Hive的基本命令

    创建、删除表;
    加载数据到表;
    下载Hive表的数据;

    请参考1.2,学习更多关于Hive的语法和命令。

    如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话》中第一章和第二章的流程认真完整的走了一遍,那么你应该已经具备以下技能和知识点:

    • 0和Hadoop2.0的区别;
    • MapReduce的原理(还是那个经典的题目,一个10G大小的文件,给定1G大小的内存,如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数);
    • HDFS读写数据的流程;向HDFS中PUT数据;从HDFS中下载数据;
    • 自己会写简单的MapReduce程序,运行出现问题,知道在哪里查看日志;
    • 会写简单的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL语句;
    • Hive SQL转换成MapReduce的大致流程;
    • Hive中常见的语句:创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地;

    从上面的学习,你已经了解到,HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架,它可以用来存储海量数据,MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架,它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据,而Hive则是SQL On Hadoop,Hive提供了SQL接口,开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句,Hive负责把SQL翻译成MapReduce,提交运行。

    此时,你的”大数据平台”是这样的:

    那么问题来了,海量数据如何到HDFS上呢?

    第三章:把别处的数据搞到Hadoop上

    此处也可以叫做数据采集,把各个数据源的数据采集到Hadoop上。

    3.1 HDFS PUT命令

    这个在前面你应该已经使用过了。

    put命令在实际环境中也比较常用,通常配合shell、python等脚本语言来使用。

    建议熟练掌握。

    3.2 HDFS API

    HDFS提供了写数据的API,自己用编程语言将数据写入HDFS,put命令本身也是使用API。

    实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS,通常都是使用其他框架封装好的方法。比如:Hive中的INSERT语句,Spark中的saveAsTextfile等。

    建议了解原理,会写Demo。

    3.3 Sqoop

    Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库Oracle/MySQL/SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。

    就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样,Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce,提交到Hadoop运行,完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。

    自己下载和配置Sqoop(建议先使用Sqoop1,Sqoop2比较复杂)。

    了解Sqoop常用的配置参数和方法。

    使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS;
    使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表;

    PS:如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具,那么建议熟练掌握,否则,了解和会用Demo即可。

    3.4 Flume

    Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架,因为“采集和传输框架”,所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。

    Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志,并传输到HDFS上。

    因此,如果你的业务有这些数据源的数据,并且需要实时的采集,那么就应该考虑使用Flume。

    下载和配置Flume。

    使用Flume监控一个不断追加数据的文件,并将数据传输到HDFS;

    PS:Flume的配置和使用较为复杂,如果你没有足够的兴趣和耐心,可以先跳过Flume。

    3.5 阿里开源的DataX

    之所以介绍这个,是因为我们公司目前使用的Hadoop与关系型数据库数据交换的工具,就是之前基于DataX开发的,非常好用。

    可以参考我的博文《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》。

    现在DataX已经是3.0版本,支持很多数据源。

    你也可以在其之上做二次开发。

    PS:有兴趣的可以研究和使用一下,对比一下它与Sqoop。

    如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:

    第四章:把Hadoop上的数据搞到别处去

    前面介绍了如何把数据源的数据采集到Hadoop上,数据到Hadoop上之后,便可以使用Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是,分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢?

    其实,此处的方法和第三章基本一致的。

    4.1 HDFS GET命令

    把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。

    4.2 HDFS API

    同3.2.

    4.3 Sqoop

    同3.3.

    使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL;
    使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL;

    4.4 DataX

    同3.5.

    如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:

    如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话2》中第三章和第四章的流程认真完整的走了一遍,那么你应该已经具备以下技能和知识点:

    知道如何把已有的数据采集到HDFS上,包括离线采集和实时采集;

    你已经知道sqoop(或者还有DataX)是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具;

    你已经知道flume可以用作实时的日志采集。

    从前面的学习,对于大数据平台,你已经掌握的不少的知识和技能,搭建Hadoop集群,把数据采集到Hadoop上,使用Hive和MapReduce来分析数据,把分析结果同步到其他数据源。

    接下来的问题来了,Hive使用的越来越多,你会发现很多不爽的地方,特别是速度慢,大多情况下,明明我的数据量很小,它都要申请资源,启动MapReduce来执行。

    第五章:快一点吧,我的SQL

    其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎,实在是有点慢。

    因此SQL On Hadoop的框架越来越多,按我的了解,最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.

    这三种框架基于半内存或者全内存,提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。关于三者的比较,请参考1.1.

    我们目前使用的是SparkSQL,至于为什么用SparkSQL,原因大概有以下吧:

    使用Spark还做了其他事情,不想引入过多的框架;

    Impala对内存的需求太大,没有过多资源部署;

    5.1 关于Spark和SparkSQL

    什么是Spark,什么是SparkSQL。
    Spark有的核心概念及名词解释。
    SparkSQL和Spark是什么关系,SparkSQL和Hive是什么关系。
    SparkSQL为什么比Hive跑的快。

    5.2 如何部署和运行SparkSQL

    Spark有哪些部署模式?
    如何在Yarn上运行SparkSQL?
    使用SparkSQL查询Hive中的表。

    PS: Spark不是一门短时间内就能掌握的技术,因此建议在了解了Spark之后,可以先从SparkSQL入手,循序渐进。

    关于Spark和SparkSQL,可参考 http://lxw1234.com/archives/category/spark

    如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:

    第六章:一夫多妻制

    请不要被这个名字所诱惑。其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。

    在实际业务场景下,特别是对于一些监控日志,想即时的从日志中了解一些指标(关于实时计算,后面章节会有介绍),这时候,从HDFS上分析就太慢了,尽管是通过Flume采集的,但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件,这样会导致小文件特别多。

    为了满足数据的一次采集、多次消费的需求,这里要说的便是Kafka。

    6.1 关于Kafka

    什么是Kafka?

    Kafka的核心概念及名词解释。

    6.2 如何部署和使用Kafka

    使用单机部署Kafka,并成功运行自带的生产者和消费者例子。

    使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。

    Flume和Kafka的集成,使用Flume监控日志,并将日志数据实时发送至Kafka。

    如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:

    这时,使用Flume采集的数据,不是直接到HDFS上,而是先到Kafka,Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费,其中一个消费者,就是将数据同步到HDFS。

    如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话3》中第五章和第六章的流程认真完整的走了一遍,那么你应该已经具备以下技能和知识点:

    • 为什么Spark比MapReduce快。
    • 使用SparkSQL代替Hive,更快的运行SQL。
    • 使用Kafka完成数据的一次收集,多次消费架构。
    • 自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。

    从前面的学习,你已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能,而这其中的每一步,都需要一个任务(程序)来完成,各个任务之间又存在一定的依赖性,比如,必须等数据采集任务成功完成后,数据计算任务才能开始运行。如果一个任务执行失败,需要给开发运维人员发送告警,同时需要提供完整的日志来方便查错。

    第七章:越来越多的分析任务

    不仅仅是分析任务,数据采集、数据交换同样是一个个的任务。这些任务中,有的是定时触发,有点则需要依赖其他任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候,仅仅靠crontab远远不够了,这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统,类似于AppMaster,负责分配和监控任务。

    7.1 Apache Oozie

    1. Oozie是什么?有哪些功能?
    2. Oozie可以调度哪些类型的任务(程序)?
    3. Oozie可以支持哪些任务触发方式?
    4.  安装配置Oozie。

    7.2 其他开源的任务调度系统

    Azkaban:

    https://azkaban.github.io/

    light-task-scheduler:

    https://github.com/ltsopensource/light-task-scheduler

    Zeus:

    https://github.com/alibaba/zeus

    等等……

    另外,我这边是之前单独开发的任务调度与监控系统,具体请参考《大数据平台任务调度与监控系统》.

    如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:

    第八章:我的数据要实时

    在第六章介绍Kafka的时候提到了一些需要实时指标的业务场景,实时基本可以分为绝对实时和准实时,绝对实时的延迟要求一般在毫秒级,准实时的延迟要求一般在秒、分钟级。对于需要绝对实时的业务场景,用的比较多的是Storm,对于其他准实时的业务场景,可以是Storm,也可以是Spark Streaming。当然,如果可以的话,也可以自己写程序来做。

    8.1 Storm

    1. 什么是Storm?有哪些可能的应用场景?
    2. Storm由哪些核心组件构成,各自担任什么角色?
    3. Storm的简单安装和部署。
    4. 自己编写Demo程序,使用Storm完成实时数据流计算。

    8.2 Spark Streaming

    1. 什么是Spark Streaming,它和Spark是什么关系?
    2. Spark Streaming和Storm比较,各有什么优缺点?
    3. 使用Kafka + Spark Streaming,完成实时计算的Demo程序。

    如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:

    至此,你的大数据平台底层架构已经成型了,其中包括了数据采集、数据存储与计算(离线和实时)、数据同步、任务调度与监控这几大模块。接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。

    第九章:我的数据要对外

    通常对外(业务)提供数据访问,大体上包含以下方面:

    离线:比如,每天将前一天的数据提供到指定的数据源(DB、FILE、FTP)等;离线数据的提供可以采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。

    实时:比如,在线网站的推荐系统,需要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据,这种要求延时非常低(50毫秒以内)。

    根据延时要求和实时数据的查询需要,可能的方案有:HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。

    OLAP分析:OLAP除了要求底层的数据模型比较规范,另外,对查询的响应速度要求也越来越高,可能的方案有:Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的数据模型比较规模,那么Kylin是最好的选择。

    即席查询:即席查询的数据比较随意,一般很难建立通用的数据模型,因此可能的方案有:Impala、Presto、SparkSQL。

    这么多比较成熟的框架和方案,需要结合自己的业务需求及数据平台技术架构,选择合适的。原则只有一个:越简单越稳定的,就是最好的。

    如果你已经掌握了如何很好的对外(业务)提供数据,那么你的“大数据平台”应该是这样的:

    第十章:牛逼高大上的机器学习

    关于这块,我这个门外汉也只能是简单介绍一下了。数学专业毕业的我非常惭愧,很后悔当时没有好好学数学。

    在我们的业务中,遇到的能用机器学习解决的问题大概这么三类:

    • 分类问题:包括二分类和多分类,二分类就是解决了预测的问题,就像预测一封邮件是否垃圾邮件;多分类解决的是文本的分类;
    • 聚类问题:从用户搜索过的关键词,对用户进行大概的归类。
    • 推荐问题:根据用户的历史浏览和点击行为进行相关推荐。

    大多数行业,使用机器学习解决的,也就是这几类问题。

    入门学习线路:

    数学基础;

    机器学习实战(Machine Learning in Action),懂Python最好;

    SparkMlLib提供了一些封装好的算法,以及特征处理、特征选择的方法。

    机器学习确实牛逼高大上,也是我学习的目标。

    那么,可以把机器学习部分也加进你的“大数据平台”了。

    编辑推荐:

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  • 什么是大数据开发

    千次阅读 2019-06-05 11:30:38
    ♥️大数据开发是干什么的? 大数据作为时下火热的IT行业的词汇,随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据...

    ♥️大数据开发是干什么的?

     

    大数据作为时下火热的IT行业的词汇,随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据开发也应运而生。

     

    大数据开发其实分两种,第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序,第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧,而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有,一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些,也更有技术含量。


     

    ♥️大数据开发需要掌握哪些技术?学习路线如何?

     

    阶段一:Linux&Hadoop生态体系基础知识、原理

    Linux体系、Python编程语言核心用法、Hadoop离线计算原理、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式锁、kafka分布式发布-订阅消息系统、spark分布式计算框架。

     

    阶段二:分布式计算框架和Spark&Strom/flink生态体系

    (1)分布式计算框架优化与实战

    Scala编程语言核心用法、Spark(sql、shell)大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习)大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、hive数仓实战、hbase实战。

    实战一:数据采集业务 + flume

    实战二:kafka + sparkstreaming实时数据处理

    实战三:推荐系统(完整流程)+ 工程

     

    (2)Storm/flink技术架构体系

    Storm/flink原理、基础、调优 消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解

    实战一:LogServer

    实战二:storm/flink + zookeeper

    实战三:hbase+zookeeper

     

    阶段三、数据挖掘与机器学习

    结巴+隐马尔科夫、维特比算法+userCF、spark实现userCF+itemCF+LR+商品预测、决策树+随机森林+GBDT、支持向量机SVM、神经网络与深度学习、word2vec + lstm、als算法、kmeans + spark应用 + 交叉特征、贝叶斯 + 新闻分类 + saprk应用。

     

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    ♥️大数据开发需要掌握数学知识吗?

     

    1、大数据分析需要数学及统计学基础

    2、大数据开发主要学习编程技术,不需要数学基础

     

     

    ♥️大数据开发就业前景如何?

     

    1、大数据人才缺口百万+

    2、2018年一线城市大数据开发岗位年薪30w

    3、与人工智能、云计算以及电商、旅游、物流等行业的对接将更加深入,发展方向也更加广泛

     

     

    ♥️大数据开发工程师薪资待遇及招聘要求?

     

    大数据开发工程师

    北京大数据开发平均工资:¥ 20230/月。

    大数据开发工程师/专家 岗位指责(引自 滴滴出行):

    职位描述:

    1、构建分布式大数据服务平台,参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询,大数据系统运维等系统;

    2、服务各种业务需求,服务日益增长的业务和数据量;

    3、深入源码内核改进优化开源项目,解决各种hadoop、spark、hbase疑难l问题,参与到开源社区建设和代码贡献。

    岗位要求:

    1、计算机或相关专业本科以上学历(2年以上工作经验);

    2、精通C++/Java/Scala/python 程序开发(至少一种),熟悉Linux/Unix开发环境;

    3、熟悉常用开源分布式系统,精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码;

    4、有大规模分布式系统开发、维护经验,有故障处理能力,源码级开发能力;

    5、具有良好的沟通协作能力,具有较强的分享精神;

    6、对Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch,github等系统有深入使用和底层研究者加分。

     

     

    ♥️:什么样的人,适合学习大数据开发?

     

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  • Hadoop大数据实战开发

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        其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向,平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易,哪个前景好,哪个钱多。
        先扯一下大数据的4V特征:
        数据量大,TB->PB
        数据类型繁多,结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等;
        商业价值高,但是这种价值需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来;
        处理时效性高,海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。
        现如今,正式为了应对大数据的这几个特点,开源的大数据框架越来越多,越来越强,先列举一些常见的:
        文件存储:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS离线计算:Hadoop MapReduce、Spark流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、HeronK-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB资源管理:YARN、Mesos日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid分布式协调服务:Zookeeper集群管理与监控:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera
    Manager数据挖掘、机器学习:Mahout、Spark MLLib数据同步:Sqoop任务调度:Oozie……

        眼花了吧,上面的有30多种吧,别说精通了,全部都会使用的,估计也没几个。
        就我个人而言,主要经验是在第二个方向(开发/设计/架构),且听听我的建议吧。
        第一章:初识Hadoop
        1.1学会百度与Google
        不论遇到什么问题,先试试搜索并自己解决。
        Google首选,翻不过去的,就用百度吧。
        1.2参考资料首选官方文档
        特别是对于入门来说,官方文档永远是首选文档。
        相信搞这块的大多是文化人,英文凑合就行,实在看不下去的,请参考第一步。
        1.3先让Hadoop跑起来
        Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖,现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。
        关于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么:
        Hadoop 1.0、Hadoop 2.0
        MapReduce、HDFS
        NameNode、DataNode
        JobTracker、TaskTracker
        Yarn、ResourceManager、NodeManager
        自己搭建Hadoop,请使用第一步和第二步,能让它跑起来就行。
        建议先使用安装包命令行安装,不要使用管理工具安装。
        另外:Hadoop1.0知道它就行了,现在都用Hadoop 2.0.
        1.4试试使用Hadoop
        HDFS目录操作命令;上传、下载文件命令;提交运行MapReduce示例程序;
        打开Hadoop WEB界面,查看Job运行状态,查看Job运行日志。
        知道Hadoop的系统日志在哪里。
        1.5你该了解它们的原理了
        MapReduce:如何分而治之;HDFS:数据到底在哪里,什么是副本;Yarn到底是什么,它能干什么;NameNode到底在干些什么;ResourceManager到底在干些什么;
        1.6自己写一个MapReduce程序
        请仿照WordCount例子,自己写一个(照抄也行)WordCount程序,打包并提交到Hadoop运行。
        你不会Java?Shell、Python都可以,有个东西叫Hadoop Streaming。
        如果你认真完成了以上几步,恭喜你,你的一只脚已经进来了。
        第二章:更高效的WordCount
        2.1学点SQL吧
        你知道数据库吗?你会写SQL吗?如果不会,请学点SQL吧。
        2.2 SQL版WordCount
        在1.6中,你写(或者抄)的WordCount一共有几行代码?
        给你看看我的:
        SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;
        这便是SQL的魅力,编程需要几十行,甚至上百行代码,我这一句就搞定;使用SQL处理分析Hadoop上的数据,方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算,越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。
        2.3 SQL On Hadoop之Hive
        什么是Hive?官方给的解释是:
        The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax.
        为什么说Hive是数据仓库工具,而不是数据库工具呢?有的朋友可能不知道数据仓库,数据仓库是逻辑上的概念,底层使用的是数据库,数据仓库中的数据有这两个特点:最全的历史数据(海量)、相对稳定的;所谓相对稳定,指的是数据仓库不同于业务系统数据库,数据经常会被更新,数据一旦进入数据仓库,很少会被更新和删除,只会被大量查询。而Hive,也是具备这两个特点,因此,Hive适合做海量数据的数据仓库工具,而不是数据库工具。
        2.4安装配置Hive
        请参考1.1和 1.2完成Hive的安装配置。可以正常进入Hive命令行。
        2.5试试使用Hive
        请参考1.1和 1.2 ,在Hive中创建wordcount表,并运行2.2中的SQL语句。在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。
        看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。
        2.6 Hive是怎么工作的
        明明写的是SQL,为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务?
        2.7学会Hive的基本命令
        创建、删除表;加载数据到表;下载Hive表的数据;
        请参考1.2,学习更多关于Hive的语法和命令。
        如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话》中第一章和第二章的流程认真完整的走了一遍,那么你应该已经具备以下技能和知识点:
        0和Hadoop2.0的区别;
        MapReduce的原理(还是那个经典的题目,一个10G大小的文件,给定1G大小的内存,如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数);
        HDFS读写数据的流程;向HDFS中PUT数据;从HDFS中下载数据;
        自己会写简单的MapReduce程序,运行出现问题,知道在哪里查看日志;
        会写简单的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL语句;
        Hive SQL转换成MapReduce的大致流程;
        Hive中常见的语句:创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地;


      从上面的学习,你已经了解到,HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架,它可以用来存储海量数据,MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架,它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据,而Hive则是SQL On Hadoop,Hive提供了SQL接口,开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句,Hive负责把SQL翻译成MapReduce,提交运行。    此时,你的”大数据平台”是这样的:



    那么问题来了,海量数据如何到HDFS上呢?
        第三章:把别处的数据搞到Hadoop上
        此处也可以叫做数据采集,把各个数据源的数据采集到Hadoop上。
        3.1 HDFS PUT命令
        这个在前面你应该已经使用过了。
        put命令在实际环境中也比较常用,通常配合shell、python等脚本语言来使用。
        建议熟练掌握。
        3.2 HDFS API
        HDFS提供了写数据的API,自己用编程语言将数据写入HDFS,put命令本身也是使用API。
        实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS,通常都是使用其他框架封装好的方法。比如:Hive中的INSERT语句,Spark中的saveAsTextfile等。
        建议了解原理,会写Demo。
        3.3 Sqoop
        Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库Oracle/MySQL/SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。
        就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样,Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce,提交到Hadoop运行,完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。
        自己下载和配置Sqoop(建议先使用Sqoop1,Sqoop2比较复杂)。
        了解Sqoop常用的配置参数和方法。
        使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS;使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表;
        PS:如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具,那么建议熟练掌握,否则,了解和会用Demo即可。
        3.4 Flume
        Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架,因为“采集和传输框架”,所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。
        Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志,并传输到HDFS上。
        因此,如果你的业务有这些数据源的数据,并且需要实时的采集,那么就应该考虑使用Flume。
        下载和配置Flume。
        使用Flume监控一个不断追加数据的文件,并将数据传输到HDFS;
        PS:Flume的配置和使用较为复杂,如果你没有足够的兴趣和耐心,可以先跳过Flume。
        3.5阿里开源的DataX
        之所以介绍这个,是因为我们公司目前使用的Hadoop与关系型数据库数据交换的工具,就是之前基于DataX开发的,非常好用。
        可以参考我的博文《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX下载和使用》。
        现在DataX已经是3.0版本,支持很多数据源。
        你也可以在其之上做二次开发。
        PS:有兴趣的可以研究和使用一下,对比一下它与Sqoop。
        如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:



    第四章:把Hadoop上的数据搞到别处去
        前面介绍了如何把数据源的数据采集到Hadoop上,数据到Hadoop上之后,便可以使用Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是,分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢?
        其实,此处的方法和第三章基本一致的。
        4.1 HDFS GET命令
        把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。
        4.2 HDFS API
        同3.2.
        4.3 Sqoop
        同3.3.
        使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL;使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL;
        4.4 DataX
        同3.5.
        如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:


    如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话2》中第三章和第四章的流程认真完整的走了一遍,那么你应该已经具备以下技能和知识点:
        知道如何把已有的数据采集到HDFS上,包括离线采集和实时采集;
        你已经知道sqoop(或者还有DataX)是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具;
        你已经知道flume可以用作实时的日志采集。
        从前面的学习,对于大数据平台,你已经掌握的不少的知识和技能,搭建Hadoop集群,把数据采集到Hadoop上,使用Hive和MapReduce来分析数据,把分析结果同步到其他数据源。
        接下来的问题来了,Hive使用的越来越多,你会发现很多不爽的地方,特别是速度慢,大多情况下,明明我的数据量很小,它都要申请资源,启动MapReduce来执行。
        第五章:快一点吧,我的SQL
        其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎,实在是有点慢。
        因此SQL On Hadoop的框架越来越多,按我的了解,最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.
        这三种框架基于半内存或者全内存,提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。关于三者的比较,请参考1.1.
        我们目前使用的是SparkSQL,至于为什么用SparkSQL,原因大概有以下吧:
        使用Spark还做了其他事情,不想引入过多的框架;
        Impala对内存的需求太大,没有过多资源部署;
        5.1关于Spark和SparkSQL
        什么是Spark,什么是SparkSQL。Spark有的核心概念及名词解释。SparkSQL和Spark是什么关系,SparkSQL和Hive是什么关系。SparkSQL为什么比Hive跑的快。
        5.2如何部署和运行SparkSQL
        Spark有哪些部署模式?如何在Yarn上运行SparkSQL?使用SparkSQL查询Hive中的表。
        PS: Spark不是一门短时间内就能掌握的技术,因此建议在了解了Spark之后,可以先从SparkSQL入手,循序渐进。
        关于Spark和SparkSQL,可参考 http://lxw1234.com/archives/category/spark
        如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:
     
        第六章:一夫多妻制
        请不要被这个名字所诱惑。其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。
        在实际业务场景下,特别是对于一些监控日志,想即时的从日志中了解一些指标(关于实时计算,后面章节会有介绍),这时候,从HDFS上分析就太慢了,尽管是通过Flume采集的,但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件,这样会导致小文件特别多。
        为了满足数据的一次采集、多次消费的需求,这里要说的便是Kafka。
        6.1关于Kafka
        什么是Kafka?
        Kafka的核心概念及名词解释。
        6.2如何部署和使用Kafka
        使用单机部署Kafka,并成功运行自带的生产者和消费者例子。
        使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。
        Flume和Kafka的集成,使用Flume监控日志,并将日志数据实时发送至Kafka。
        如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:
        这时,使用Flume采集的数据,不是直接到HDFS上,而是先到Kafka,Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费,其中一个消费者,就是将数据同步到HDFS。
        如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话3》中第五章和第六章的流程认真完整的走了一遍,那么你应该已经具备以下技能和知识点:
        为什么Spark比MapReduce快。
        使用SparkSQL代替Hive,更快的运行SQL。
        使用Kafka完成数据的一次收集,多次消费架构。
        自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。
        从前面的学习,你已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能,而这其中的每一步,都需要一个任务(程序)来完成,各个任务之间又存在一定的依赖性,比如,必须等数据采集任务成功完成后,数据计算任务才能开始运行。如果一个任务执行失败,需要给开发运维人员发送告警,同时需要提供完整的日志来方便查错。
        第七章:越来越多的分析任务
        不仅仅是分析任务,数据采集、数据交换同样是一个个的任务。这些任务中,有的是定时触发,有点则需要依赖其他任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候,仅仅靠crontab远远不够了,这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统,类似于AppMaster,负责分配和监控任务。
        7.1 Apache Oozie
        1. Oozie是什么?有哪些功能?2. Oozie可以调度哪些类型的任务(程序)?3. Oozie可以支持哪些任务触发方式?4.安装配置Oozie。
        7.2其他开源的任务调度系统
        Azkaban:
        light-task-scheduler:
        Zeus:
        等等……
        另外,我这边是之前单独开发的任务调度与监控系统,具体请参考《大数据平台任务调度与监控系统》。
        如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:
        第八章:我的数据要实时
        在第六章介绍Kafka的时候提到了一些需要实时指标的业务场景,实时基本可以分为绝对实时和准实时,绝对实时的延迟要求一般在毫秒级,准实时的延迟要求一般在秒、分钟级。对于需要绝对实时的业务场景,用的比较多的是Storm,对于其他准实时的业务场景,可以是Storm,也可以是Spark Streaming。当然,如果可以的话,也可以自己写程序来做。
        8.1 Storm
        1.什么是Storm?有哪些可能的应用场景?2. Storm由哪些核心组件构成,各自担任什么角色?3. Storm的简单安装和部署。4.自己编写Demo程序,使用Storm完成实时数据流计算。
        8.2 Spark Streaming
        1.什么是Spark Streaming,它和Spark是什么关系?2. Spark Streaming和Storm比较,各有什么优缺点?3.使用Kafka + Spark Streaming,完成实时计算的Demo程序。
        如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:
        至此,你的大数据平台底层架构已经成型了,其中包括了数据采集、数据存储与计算(离线和实时)、数据同步、任务调度与监控这几大模块。接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。
        第九章:我的数据要对外
        通常对外(业务)提供数据访问,大体上包含以下方面:
        离线:比如,每天将前一天的数据提供到指定的数据源(DB、FILE、FTP)等;离线数据的提供可以采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。
        实时:比如,在线网站的推荐系统,需要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据,这种要求延时非常低(50毫秒以内)。
        根据延时要求和实时数据的查询需要,可能的方案有:HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。
        OLAP分析:OLAP除了要求底层的数据模型比较规范,另外,对查询的响应速度要求也越来越高,可能的方案有:Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的数据模型比较规模,那么Kylin是最好的选择。
        即席查询:即席查询的数据比较随意,一般很难建立通用的数据模型,因此可能的方案有:Impala、Presto、SparkSQL。
        这么多比较成熟的框架和方案,需要结合自己的业务需求及数据平台技术架构,选择合适的。原则只有一个:越简单越稳定的,就是最好的。
        如果你已经掌握了如何很好的对外(业务)提供数据,那么你的“大数据平台”应该是这样的:
        第十章:牛逼高大上的机器学习
        关于这块,我这个门外汉也只能是简单介绍一下了。数学专业毕业的我非常惭愧,很后悔当时没有好好学数学。
        在我们的业务中,遇到的能用机器学习解决的问题大概这么三类:
        分类问题:包括二分类和多分类,二分类就是解决了预测的问题,就像预测一封邮件是否垃圾邮件;多分类解决的是文本的分类;
        聚类问题:从用户搜索过的关键词,对用户进行大概的归类。
        推荐问题:根据用户的历史浏览和点击行为进行相关推荐。
        大多数行业,使用机器学习解决的,也就是这几类问题。
        入门学习线路:
        数学基础;
        机器学习实战(Machine Learning in Action),懂Python最好;
        SparkMlLib提供了一些封装好的算法,以及特征处理、特征选择的方法。
        机器学习确实牛逼高大上,也是我学习的目标。

        那么,可以把机器学习部分也加进你的“大数据平台”了。

     

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  • 本科应届生想去应聘大数据开发工程师的岗位有没有机会? 我平时用的语言是Java和Python,看过《机器学习实战》(python)和《Hadoop权威指南》,确实很多地方一知半解,也没有实践过。 关于数据的经验的话,之前没用...

    本科应届生想去应聘大数据开发工程师的岗位有没有机会?

    我平时用的语言是Java和Python,看过《机器学习实战》(python)和《Hadoop权威指南》,确实很多地方一知半解,也没有实践过。

    关于数据的经验的话,之前没用Hadoop,只用Python做过一个有关PM2.5的预测监测平台,我想问下各位大佬,作为18届应届生,我投大数据开发工程师有没有机会?(我看到很多跟数据相关的岗都硬性要求研究僧orz______)

     

    下面我们来看看几位业内前辈的深入分析。

    1

    肯定是有机会的,需要首先说明一点,公司里招聘应届生大数据相关的岗位,从来都不是以你懂多少大数据的知识作为衡量点。

    说句不是很好听的话,就算你懂,能懂多少,理论知识?理论知识再懂能有多大的实际用处?你说你懂真正的大数据流程,你在学校即使能接触到数据,那又能接触到多少,淌过多少坑?

    所以,上面的这些从来都不是重点,重点是基础。数学、数据结构、基础的算法、计算机基础知识、编程能力、逻辑思维能力,这些是重点,并且也是查考应届生的重点。

    而所谓的大数据相关的东西,要么不是重点,要么人家根本不care。

    除了这些,还有一些能给应聘者加分的东西,比如多参加一些kaggle竞赛,国内也很多,典型如腾讯、天池之类的数据算法竞赛,拿个好名次,在面试的时候着实是有用的。

    如果你对大数据开发感兴趣,想系统学习大数据的话,可以加入大数据技术学习交流扣群:数字4583+数字45782,私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料

    最后,自己爬写数据,做些项目,搞些开源,也能为你的简历加分不少。

    大概就是酱紫~~

    2

    同2018届毕业生,这个时间点,题主应该拿到心仪的offer了吧。想跟题主聊聊。

    先装个逼,做什么只要开始做,都是有机会的。Just do it . 骚年!!!

    先说好,我真的很菜,说的不对,大佬随便拍我,我都认。

    我现在在一家数据公司实习,与第一次回答这个问题过去了四个月,我已经实习了三个月了。说实话校招机会真的很大,因为人家对大数据的专业知识真的问的不深(可能是我太菜,人家不屑问。)但是对基本的数据结构,什么排序啊,查找啊,问的还是比较清楚的。

    我本来是奔着数据挖掘去的,面试也有问相关知识,就是分类聚类算法。但神不知鬼不觉的就做起了大数据开发,其实都现在我都不敢说自己是搞大数据开发的。真的是学识有限,目前还是在恶补大数据相关知识。

    公司给的岗位是大数据开发工程师,现在主要也是做ETL相关的工作。具体做的最多的事就是数据的导入导出,和shell脚本的编写。因为数据表一多,手动导数据就会显得比较蠢,所以学了一下shell写了一些简单的脚本。其他做的事就是Hive上的一些基本操作,以及搭建平台,维护平台什么的,事情也不难(因为有大佬开路,hhh)。

    最后,我理解的想做大数据开发,学习路线。

    前提:基本数据结构要会,因为面试要问。

    起步:Linux+hadoop+Java(感觉会基本语法,懂一点内存分析)

    现在感觉就可以去校招了。

    之后:Hive, Hbase, Spark,Storm, Hadoop生态圈工具,用什么学什么咯,对什么感兴趣学什么咯。

    最后:我很菜(逃)

    3

    有机会,学历是个敲门砖,但是实力也是个敲门砖。

    尤其是很多大公司,真的还是拿实力说话,我的一个前同事,高中学历,照样是在阿里做了好几年的视觉设计师。后来我们老板花了大价钱才挖出来的,只是此人棱角分明,后来没干几月还是离职了。

    所以,我觉得学历非常非常重要,但是如果你改变不了或者也不想去改变学历,那就拿实力来说话?刚毕业的人,有什么东西能够证明自己呢?应聘技术岗,那你就在技术方面展现自己的专业技能,外加大学这4年来自己的一些比较成功的事情,这都是加分项。

    最好是内推,实话,要想进大公司,如果学历低,很可能HR那关直接就刷掉了。在某直聘上,据说很多小公司,随便发个岗位,都能够在几分钟收到N多简历,大公司可想HR面对的肯定更多。

    4

    有机会,但是我觉得你更应该注重基础,像java语法、多线程、集合、jvm、网络、数据结构和算法、linux、数据库、web框架等。毕竟本科生哪怕是研究生,深入了解hadoop、spark、storm等大数据知识的机会不多,大多数大数据公司应该不会拿专业大数据知识来做面试的考量。

    而且这些学习知识需要一定的硬件基础,你到了公司接触了项目学起来会很快的,当然学有余力可以研究下。还有除了上面的一些基础,常用数据挖掘算法也得了解下,熟悉数据挖掘的一些流程。说了这么多,基础很重要吧感觉。

     

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