
什么是大數(shù)據(jù)?如何成為大數(shù)據(jù)的技術(shù)大牛
其實(shí)大數(shù)據(jù)并不是一種概念,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(shù)據(jù)輔助決策。大數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用可以概括為兩個(gè)方向,一個(gè)是精準(zhǔn)化定制,第二個(gè)是預(yù)測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內(nèi)容,每個(gè)人的結(jié)果卻是大不相同的。再比如精準(zhǔn)營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦,或者你到了一個(gè)地方,自動(dòng)給你推薦周邊的消費(fèi)設(shè)施等等。
目前市場對(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)人才的需求與日俱增,崗位的增多,也導(dǎo)致了大數(shù)據(jù)相關(guān)人才出現(xiàn)了供不應(yīng)求的狀況,從而引發(fā)了一波大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的浪潮。大家可以先了解一下關(guān)于大數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位分類,以及各個(gè)崗位需要掌握那些相對(duì)應(yīng)的技能,并想清楚自己未來的發(fā)展方向,再開始著手針對(duì)崗位所需的技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)與研究。所謂知己知彼,才能更好的達(dá)成目標(biāo)嘛。
大數(shù)據(jù)處理技術(shù)怎么學(xué)習(xí)呢?在做大數(shù)據(jù)開發(fā)之前,因?yàn)?a href='/map/hadoop/' style='color:#000;font-size:inherit;'>Hadoop是高層次的語言開發(fā),需要懂得Java或者Python,很快的就能上手。所有的大數(shù)據(jù)生態(tài)架構(gòu)都是基于linux系統(tǒng)的基礎(chǔ)上的,所以你要有Linux系統(tǒng)的基本知識(shí)。如果你不懂Java或者Python還有Linux系統(tǒng),那么這都是你必學(xué)的知識(shí)(Java或者Python可二選其一)。
第一階段
Linux系統(tǒng):因?yàn)榇髷?shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux系統(tǒng)上運(yùn)行的,所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實(shí)一些,學(xué)好Linux對(duì)你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會(huì)有很大的幫助,能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置,能少踩很多坑,學(xué)會(huì)shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對(duì)以后新出的大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)起來更快。
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第二階段
Python:Python 的排名從去年開始就借著人工智能持續(xù)上升,現(xiàn)在它已經(jīng)成為了語言排行第一名。
從學(xué)習(xí)難易度來看,作為一個(gè)為“優(yōu)雅”而生的語言,Python語法簡捷而清晰,對(duì)底層做了很好的封裝,是一種很容易上手的高級(jí)語言。在一些習(xí)慣于底層程序開發(fā)的“硬核”程序員眼里,Python簡直就是一種“偽代碼”。
在大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,Python幾乎是萬能的,任何集群架構(gòu)軟件都支持Python,Python也有很豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)庫,所以Python不得不學(xué)。
第三階段
Hadoop:幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞,所以這個(gè)是必學(xué)的。 Hadoop里面包括幾個(gè)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(chǔ),不是具體可使用的高級(jí)應(yīng)用,通俗說MapReduce是一套從海量源數(shù)據(jù)提取分析元素最后返回結(jié)果集的編程模型,將文件分布式存儲(chǔ)到硬盤是第一步,而從海量數(shù)據(jù)中提取分析我們需要的內(nèi)容就是MapReduce做的事了。當(dāng)然怎么分塊分析,怎么做Reduce操作非常復(fù)雜,Hadoop已經(jīng)提供了數(shù)據(jù)分析的實(shí)現(xiàn),我們只需要編寫簡單的需求命令即可達(dá)成我們想要的數(shù)據(jù)。
記住學(xué)到這里可以作為你學(xué)大數(shù)據(jù)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。
Zookeeper:是一個(gè)分布式的,開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù),也是個(gè)萬金油,安裝Hadoop的HA的時(shí)候就會(huì)用到它,以后的Hbase也會(huì)用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息,這些信息比較小一般不會(huì)超過1M,都是使用它的軟件對(duì)它有依賴,對(duì)于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(shù)據(jù)的處理學(xué)完了,那么接下來要學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)的處理工具M(jìn)ysql數(shù)據(jù)庫,因?yàn)檠bhive的時(shí)候要用到,Mysql需要掌握到什么層度呢?你能在Linux上把它安裝好,運(yùn)行起來,會(huì)配置簡單的權(quán)限,修改root的密碼,創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫就可以了。這里主要的是學(xué)習(xí)SQL的語法,因?yàn)閔ive的語法和這個(gè)非常相似。
Sqoop:這個(gè)是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop里的。當(dāng)然你也可以直接把Mysql數(shù)據(jù)表導(dǎo)出成文件再放到HDFS上也是可以的,但是生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive:這個(gè)東西對(duì)于會(huì)SQL語法的同學(xué)們來說就是神器,它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡單、明了,不會(huì)再費(fèi)勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig相似掌握一個(gè)就可以了。
Oozie:既然學(xué)會(huì)Hive了,我相信你一定需要這個(gè),它可以幫你管理你的Hive或者M(jìn)apReduce、Spark腳本,還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確,如果出錯(cuò)給你發(fā)出報(bào)警并能幫你重試程序,最重要的是還能幫你配置任務(wù)的依賴關(guān)系。我相信你一定會(huì)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(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫,他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲(chǔ)的并且key是唯一的,所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重,它與MYSQL相比能存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量大很多。所以他常被用于大數(shù)據(jù)處理完成之后的存儲(chǔ)目的地。
Kafka:這是個(gè)比較好用的隊(duì)列工具,隊(duì)列是干什么的?排隊(duì)買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊(duì)處理,我們可以利用這個(gè)工具來做線上實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的入庫或入HDFS,這時(shí)你可以與一個(gè)叫Flume的工具配合使用,它是專門用來提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理,并寫到各種數(shù)據(jù)接受方的。
Spark:它是用來彌補(bǔ)基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點(diǎn),它的特點(diǎn)是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計(jì)算而不是去讀硬盤。特別適合做迭代運(yùn)算,所以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?yàn)樗鼈兌际怯肑VM的。
這些東西你都會(huì)了就成為一個(gè)專業(yè)的大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師了,月薪3W都是毛毛雨啦。
后續(xù)提高
大數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能達(dá)到真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家,打通了數(shù)據(jù)科學(xué)的任督二脈,在公司是技術(shù)專家級(jí)別,這時(shí)候月薪再次翻倍且成為公司核心骨干。
機(jī)器學(xué)習(xí):是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。它是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法基本比較固定了,學(xué)習(xí)起來相對(duì)容易。
深度學(xué)習(xí):深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,最近幾年發(fā)展迅猛。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的實(shí)例有AlphaGo、人臉識(shí)別、圖像檢測等。是國內(nèi)外稀缺人才,但是深度學(xué)習(xí)相對(duì)比較難,算法更新也比較快,需要跟隨有經(jīng)驗(yàn)的老師學(xué)習(xí)。
最快的學(xué)習(xí)方法,就是師從行業(yè)專家,學(xué)習(xí)老師多年積累的經(jīng)驗(yàn),自己少走彎路達(dá)到事半功倍的效果。自古以來,名師出高徒。
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