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  • java大数据开发学习
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    2022-03-02 17:56:34

    学习Java大数据需要掌握哪些Java技能?现在大数据发展很速度很多小伙伴想要学习Java大数据技术开发,但是学习大数据为什么需要掌握Java技能呢?

    一、学大数据为什么要掌握Java?

    首先,我们学习大数据,为什么要先掌握Java技术?

    Java是目前使用非常广泛的编程语言,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不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。

    Java的跨平台应用能力,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。

    更重要的是,Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java,例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas,因此学习Hadoop的一个首要条件,就是掌握Java语言编程。

    二、学哪些Java知识?

    想要掌握大数据技术,需要学习哪些java基础知识?

     Java基础是初学者的起点,是帮助你从小白入门到精通必学基础课程!

    B站最新录制Java300集>>>   适合准备入行开发的零基础员学习Java,基于最新JDK13、IDEA平台讲解的,视频中穿插多个实战项目。每一个知识点都讲解的通俗易懂,由浅入深。不仅适用于零基础的初学者,有经验的程序员也可做巩固学习。

    配套学习:2022年Java300集最新录制课程上线了>>>​ 

    Java学习路线图如下:

    1.Java语言基础

    Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

    2.HTML、CSS与JavaScript

    PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

    3.JavaWeb和数据库

    数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

    大数据学习预警:

    虽然说,Java是学习大数据的基础,但这并不代表着真正的大数据技术就是以Java学习为主,Java只是大数据学习的漫漫长路中的一小段路程,想要学习真正的大数据技术,还要掌握hadoop、spark、storm开发、hive数据库、Linux操作系统、分布式存储、分布式计算框架等专业知识。

    其实学习大数据之前会先学习Java编程的, 如果你是零基础学习大数据技术开发建议先学习Java.

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    1. 计算机网络

    2. 操作系统

    3. 数据结构

    4. 计算机组成原理

      可重点学习如下知识点   
      计算机网络(重点看 OSI七层模型 或 TCP/IP五层模型 理解每层含义
      数据结构(重点看 数组、栈、队列、链表、树
      算法(重点看 各种 排序算法、查找算法、去重算法,最优解算法,多去 LeetCode 刷算法题)
      操作系统(重点看 进程、线程、IO、调度、内存管理

     数据仓库分为离线数仓实时数仓,但是企业在招聘时大多要求两者都会,进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。

    不管离线还是实时,重中之重就是SQL

    SQL 语法及调优一定要掌握,这里说的 SQL 包括 mysql 中的 sql,hive中的 hive sql,spark 中的 spark sql,flink 中 的 flink sql。

    在企业招聘的笔记及面试中,一般问的关于 sql 的问题主要是以 hive sql 为主,所以请重点关注!

    1. 实时数仓需要重点掌握的技能:

      • Hadoop(这是大数据基础,不管离线和实时都必须掌握)

      • Kafka(重点,大数据领域中算是唯一的消息队列)

      • Flink(重中之重,这个不用说了,实时计算框架中绝对王者)

      • HBase(会使用,了解底层原理)

      • Druid(会用,了解底层原理)

      • 实时数仓架构(两种数仓架构:Lambda架构和Kappa架构)

      • Hadoop(HDFS,MapReduce,YARN)

      • Hive(重点,包括hive底层原理,hive SQL及调优)

      • Spark(Spark 会用及了解底层原理)

      • Oozie(调度工具,会用即可)

      • 离线数仓建设(搭建数仓,数仓建模规范)

      • 维度建模(建模方式常用的有范式建模和维度建模,重点关注维度建模)

    大数据开发分两类,第一类是编写Hadoop、Spark、Flink 的应用程序,第二类是对大数据处理系统本身进行开发,如对开源框架的扩展开发,数据中台的开发等!

    • 语言:Java 和 Scala(语言以这两种为主,需要重点掌握)

    • Linux(需要对Linux有一定的理解)

    • Hadoop(需理解底层,能看懂源码)

    • Hive(会使用,能进行二次开发)

    • Spark(能进行开发。对源码有了解)

    • Kafka(会使用,理解底层原理)

    • Flink(能进行开发。对源码有了解)

    • HBase(理解底层原理)

    MySQL需要学习 sql 语法,范式,事务等。

    hadoop -> zookeeper -> hive -> flume && sqoop -> azkaban && oozie -> 数仓建模理论+实践 -> hbase -> redis -> kafka -> elk -> scala -> spark -> kylin -> flink -> 实时数仓项目

    学完以上技能后,有时间还需要学习比较流行的 OLAP 查询引擎

    Impala 、 Presto、Druid 、 Kudu 、 ClickHouse 、 Doris

    如果还有时间,可以学习数据治理相关的内容,如元数据管理,数据湖等

    Atlas 、 Hudi

    我作的这幅图把Hadoop放在了核心位置,旁边都是围着它的组件,说明了Hadoop的重要性,需要重点学习,后面的一切都是以Hadoop为基础的。

    从图中能看出这些组件的图标大多是动物,而左下角的 zookeeper 的图标是人,为动物园管理者,所以从图标中我们也能猜出zookeeper是用来管理这些大数据框架的。

    再来看下 Hive,大象头,蜜蜂的身体,大象是Hadoop,蜜蜂是采蜜的,所以我们猜测Hive作为数据仓库和Hadoop密不可分的,并且收集数据的。

    HBase作为数据库,图标是鲸鱼,鲸鱼是世界上最大的动物,代表HBase是存储巨量的数据

    Impala是一个OLAP查询分析引擎,图标是一个斑羚羊,斑羚羊的特点就是跑的特别快,所以Impala是查询速度特别快的一个交互式查询分析引擎。

    Flink是一个松鼠,松鼠的特点就是快速和灵巧,和Flink的理念相吻合。

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  • 包括DBA、H5、Hadoop、IOS、机器学习、架构师、前端工程师、嵌入式等等领域的技能图谱,资源引自INFOQ,和大家共享一下
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    首先,当前大数据领域的开发岗位确实比较多,近两年有不少大数据方向的研究生也会从事大数据开发岗位,而Java语言则是大数据开发人员的常用工具,所以如果要从事大数据开发岗位,可以重点学习一下Java语言。

    大数据开发有两大类岗位,不同岗位对于Java编程能力的要求也并不相同,大数据平台开发岗位的要求相对高一些,而大数据应用(行业场景)开发岗位对于Java编程的要求并不高。对于初学者来说,应该结合自身的发展规划来制定Java的学习计划。

    如果要从事大数据应用开发岗位,可以按照Java Web开发的路线来制定学习规划,整体的学习内容可以分为以下三大部分

    第一:Java面向对象开发基础。Java的面向对象开发基础可以分为两大部分,其一是Java的语法基础,包括封装、继承、多态、多线程等内容,在学习的过程中要充分理解Java的编程过程,能够形成初步的Java编程思想,其二是Java的模式编程,掌握一些经典的编程模式能够促进初学者快速成长,代码的可用性也会明显提升。

    第二:JavaWeb开发基础。学习Java Web开发主要是提升开发人员的技术落地能力,很多大数据开发任务最终都需要Web形式来进行呈现,所以一定要重视Java Web开发相关知识的学习。当前Spring系列框架在Web开发领域有广泛的应用,可以从SpringBoot开始学习。

    第三:大数据平台接口。学习大数据开发一定离不开大数据平台的支持,所以要在学习的过程中,逐步了解大数据平台所提供的编程接口,以便于完成一些基于大数据平台的开发实验。

    Java程序员大数据职位的学习路线图:
    第一步:分布式计算框架
    掌握 hadoop和spark分布式计算框架,了解文件系统、消息队列和Nosql数据库,学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;

    第二步:算法和工具
    学习了解各种数据挖掘算法,如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等,熟练掌握一门数据挖掘编程工具:Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库,如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib,你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。

    第三步:数学
    补充数学知识:高数、概率论和线代
    第四步:项目实践

    1、开源项目:tensorflow:Google的开源库,已经有40000多个star,非常惊人,支持移动设备;
    2、参加数据竞赛:Kaggle和国内天池数据竞赛
    3、通过企业实习获取项目经验

    如果你仅仅是做大数据开发和运维,则可以跳过第二步和第三步,如果你是侧重于应用已有算法进行数据挖掘,那么第三步也可以先跳过。
    总结:
    Java工程师可以更容易理解hadoop的框架和生态,很多大数据saas级产品也是Java开发的,因此Java基础是转行大数据的一个很好的起点。但大数据是一个更为宽广的领域,具有跨界知识和能力的人才会更受企业青睐。随着人工智能时代的到来,大数据将迎来黄金发展的10年,如果你已经做好准备,那么就立即开始行动吧!
     

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  • Java大数据学习路线

    2020-11-18 21:28:34
    #1.JavaSE

    1.Java学习路线

    1.1JavaSE

    Java基础
    Java8新特性
    数据库MySQL与SQL语言
    JDBC

    1.2JavaWeb

    HTML基础与CSS
    JavaScript DOM 与 jQuery
    XML与Tomcat
    HTTP协议
    服务器端组件Servlet
    JSP
    EL表达式
    JSTL
    会话控制Cookie和Session
    服务器端组件Filter
    服务器端组件Listener
    国际化
    异步数据传输框架Ajax
    文件的上传下载

    1.3JavaEE框架

    系统整体分层解耦框架spring
    轻量级Web框架springmvc
    轻量级持久层框架mybatis
    服务器操作系统Linux
    内存数据库Redis
    项目架构、jar包管理工具Maven

    1.4JavaEE高级

    SVN/IDEA开发工具
    分布式版本管理工具Git与Github
    Mysql高级
    Mycat实现MySQL的分布式、分库分表、读写分离
    Nginx反向代理、负载均衡、动静分离
    JVM内存模型、参数调优
    JUC线程高级
    分布式架构注册中心Zookeeper
    虚拟化应用容器Docker
    全文检索引擎ElasticSearch
    消息队列RabbitMQ
    前端VUE/ES6

    2大数据学习路线

    2.1JavaSE

    Java基础
    Java8新特性
    数据库MySQL与SQL语言
    JDBC

    2.2JavaEE核心

    HTML、CSS、JS、XML
    Tomcat服务器、HTTP协议、JSP、Servlet组件
    EL表达式、会话控制、文件的上传下载
    Filter组件、Listener组件、异步传输框架AJax
    系统整体分层解耦框架spring
    轻量级Web框架springmvc
    轻量级持久层框架mybatis
    项目架构、jar包管理工具Maven
    服务器操作系统Linux
    内存数据库Redis
    Mysql高级
    命令解析器Shell

    2.3Hadoop生态体系

    大数据存储框架Hadoop
    分布式服务管理框架zookeeper
    hadoop高可用HA
    数据仓库hive
    数据查询框架impala+kudu+clouderManager
    日志采集传输框架flume/idea
    分布式发布-订阅消息系统Kafka+监控器kafkaManager+kafkaMonitor
    分布式非关系型数据库Hbase+Hbase二级索引创建工具Phoenix
    任务调度框架Azkaban
    数据查询框架Kylin+druid
    大数据图形化工具Hue
    分布式版本管理工具Git与Github

    2.4 Spark/Flink生态体系

    全文检索+日志搜集+数据可视化ELK
    多范式编程语言Scala
    SparkCore/Spark SQL/Spark Streaming/Spark mlib
    Spark内核和优化
    JVM/JUC
    python
    数据结构
    大数据框架Flink

    3 Java基础图谱

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