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什么是大數(shù)據(jù)?如何成為大數(shù)據(jù)的技術大牛
2018-07-13
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什么是大數(shù)據(jù)?如何成為大數(shù)據(jù)的技術大牛

其實大數(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)可以實現(xiàn)的應用可以概括為兩個方向,一個是精準化定制,第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容,每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦,或者你到了一個地方,自動給你推薦周邊的消費設施等等。

目前市場對大數(shù)據(jù)相關人才的需求與日俱增,崗位的增多,也導致了大數(shù)據(jù)相關人才出現(xiàn)了供不應求的狀況,從而引發(fā)了一波大數(shù)據(jù)學習的浪潮。大家可以先了解一下關于大數(shù)據(jù)相關的崗位分類,以及各個崗位需要掌握那些相對應的技能,并想清楚自己未來的發(fā)展方向,再開始著手針對崗位所需的技術進行學習與研究。所謂知己知彼,才能更好的達成目標嘛。

數(shù)據(jù)處理技術怎么學習呢?在做大數(shù)據(jù)開發(fā)之前,因為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)架構都是基于linux系統(tǒng)的基礎上的,所以你要有Linux系統(tǒng)的基本知識。如果你不懂Java或者Python還有Linux系統(tǒng),那么這都是你必學的知識(Java或者Python可二選其一)。

第一階段

Linux系統(tǒng):因為大數(shù)據(jù)相關軟件都是在Linux系統(tǒng)上運行的,所以Linux要學習的扎實一些,學好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關技術會有很大的幫助,能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網絡環(huán)境配置,能少踩很多坑,學會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。還能讓你對以后新出的大數(shù)據(jù)技術學習起來更快。

鳥哥的Linux私房菜 是一本公認的Linux的入門書籍。

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)在它已經成為了語言排行第一名。

從學習難易度來看,作為一個為“優(yōu)雅”而生的語言,Python語法簡捷而清晰,對底層做了很好的封裝,是一種很容易上手的高級語言。在一些習慣于底層程序開發(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)科學領域,Python幾乎是萬能的,任何集群架構軟件都支持Python,Python也有很豐富的數(shù)據(jù)科學庫,所以Python不得不學。

第三階段

Hadoop:幾乎已經成為大數(shù)據(jù)的代名詞,所以這個是必學的。 Hadoop里面包括幾個重要組件HDFS、MapReduce和YARN。

Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce,而兩者只是理論基礎,不是具體可使用的高級應用,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果集的編程模型,將文件分布式存儲到硬盤是第一步,而從海量數(shù)據(jù)中提取分析我們需要的內容就是MapReduce做的事了。當然怎么分塊分析,怎么做Reduce操作非常復雜,Hadoop已經提供了數(shù)據(jù)分析的實現(xiàn),我們只需要編寫簡單的需求命令即可達成我們想要的數(shù)據(jù)。

記住學到這里可以作為你學大數(shù)據(jù)的一個節(jié)點。

Zookeeper:是一個分布式的,開放源碼的分布式應用程序協(xié)調服務,也是個萬金油,安裝Hadoop的HA的時候就會用到它,以后的Hbase也會用到它。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超過1M,都是使用它的軟件對它有依賴,對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)的處理學完了,那么接下來要學習小數(shù)據(jù)的處理工具Mysql數(shù)據(jù)庫,因為裝hive的時候要用到,Mysql需要掌握到什么層度呢?你能在Linux上把它安裝好,運行起來,會配置簡單的權限,修改root的密碼,創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫就可以了。這里主要的是學習SQL的語法,因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop:這個是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導入到Hadoop里的。當然你也可以直接把Mysql數(shù)據(jù)表導出成文件再放到HDFS上也是可以的,但是生產環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive:這個東西對于會SQL語法的同學們來說就是神器,它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡單、明了,不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig相似掌握一個就可以了。

Oozie:既然學會Hive了,我相信你一定需要這個,它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本,還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確,如果出錯給你發(fā)出報警并能幫你重試程序,最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡它的,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目的地。

Kafka:這是個比較好用的隊列工具,隊列是干什么的?排隊買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊處理,我們可以利用這個工具來做線上實時數(shù)據(jù)的入庫或入HDFS,這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用,它是專門用來提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理,并寫到各種數(shù)據(jù)接受方的。

Spark:它是用來彌補基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點,它的特點是把數(shù)據(jù)裝載到內存中計算而不是去讀硬盤。特別適合做迭代運算,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,因為它們都是用JVM的。

這些東西你都會了就成為一個專業(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)結合人工智能達到真正的數(shù)據(jù)科學家,打通了數(shù)據(jù)科學的任督二脈,在公司是技術專家級別,這時候月薪再次翻倍且成為公司核心骨干。

機器學習:是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應用遍及人工智能的各個領域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器學習的算法基本比較固定了,學習起來相對容易。

深度學習深度學習的概念源于人工神經網絡的研究,最近幾年發(fā)展迅猛。深度學習應用的實例有AlphaGo、人臉識別、圖像檢測等。是國內外稀缺人才,但是深度學習相對比較難,算法更新也比較快,需要跟隨有經驗的老師學習。

最快的學習方法,就是師從行業(yè)專家,學習老師多年積累的經驗,自己少走彎路達到事半功倍的效果。自古以來,名師出高徒。


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