• 大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段,处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据处理手段所无法完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群...

    大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段,处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据处理手段所无法完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

    大数据不是某个专业或一门编程语言,实际上它是一系列技术的组合运用。

    有人通过下方的等式给出了大数据的定义。

    大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程

    虽然这个等式看起来很长,需要学习的东西很多,但付出和汇报是成正比的,至少和薪资是成正比的。

    既然要学的知识很多,那么一个正确的学习顺序就非常关键了。

    为「大数据」制定了一条专业的学习路径,希望帮助大家少走弯路。主要分为 7 个阶段:入门知识 → Java 基础 → Scala 基础 → Hadoop 技术模块 → Hadoop 项目实战 → Spark 技术模块 → 大数据项目实战。

     

    互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习,却因为时间不够,资源不足而放弃的人。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,大数据学习群:943加上791最后324   欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

     

    其中,阶段一到阶段五均为免费课程,具体说来:

    阶段一:学习入门知识

    这一部分主要针对的是新手,在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。MySQL 是一个 DBMS(数据库管理系统),是最流行的关系型数据库管理系统(关系数据库,是建立在关系数据库模型基础上的数据库,借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据)。MongoDB 是 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSQL),其灵活的数据存储方式备受当前 IT 从业人员的青睐。而 Redis 是一个开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库。两者都非常有必要了解。

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    阶段二:Java基础

    Java 是目前使用最为广泛的编程语言,它具有的众多特性,特别适合作为大数据应用的开发语言。

    Java 语言具有功能强大和简单易用两个特征,跨平台应用能力比 C、C++ 更易用,更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。最重要的一点是 Hadoop 是用 Java 编写的。

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    阶段三:Scala基础

    Scala 是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 Java 平台(Java 虚拟机),并兼容现有的Java 程序,所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成。

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    阶段四:Hadoop技术模块

    Hadoop 是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 2.0 许可协议发布的开源软件框架,它能搭建大型数据仓库,PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。编程语言你可以选,但 Hadoop 一定是大数据必学内容。

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    阶段五:Hadoop项目实战

    当然,学完理论就要进行动手实战了,Hadoop 项目实战可以帮助加深对内容的理解,并锻炼动手能力。

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    阶段六:Spark技术模块

    Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性,比如分布式文件系统,而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。

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    7.Spark 基础之 SQL 快速上手

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    阶段七:大数据项目实战

    最后阶段提供了大数据实战项目,这是对常用技能的系统运用,例如使用常用的机器学习进行建模、分析和运算,这是成为大数据工程师过程中的重要一步。

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    对了,我们为新手设计了一个大数据的楼+课程,帮助大家达到大数据研发初级工程师的水平。有兴趣的小伙伴们可以加入我们一起学习

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