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大數(shù)據(jù)學習階段都有哪些（四）
2019-02-25
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在前面的文章中我們給大家解答了很多的大數(shù)據(jù)學習的各個階段的內(nèi)容，我們在前面為大家講述了六個階段，其中第一個階段是靜態(tài)網(wǎng)頁基礎內(nèi)容、第二個階段的學習內(nèi)容是JavaSE和JavaWeb、第三個階段是前端框架、第四個階段是企業(yè)級開發(fā)框架、第五個階段是初識大數(shù)據(jù)，第六個階段是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫學習。我們在這篇文章中給大家介紹一下大數(shù)據(jù)學習的第七個階段的內(nèi)容。


大數(shù)據(jù)學習的第七階段就是實時數(shù)據(jù)采集。這個階段的學習同樣是比較困難的，同樣需要重視技術知識點、階段項目任務和綜合能力。這一階段需要學習的內(nèi)容有很多，主要技術包括：Flume日志采集，KAFKA入門(消息隊列、應用場景、集群搭建)、KAFKA詳解(分區(qū)、主題、接受者、發(fā)送者、與ZOOKEEPER集成、Shell開發(fā)、Shell調試)、KAFKA高級使用(java開發(fā)、主要配置、優(yōu)化項目)、數(shù)據(jù)可視化(圖形與圖表介紹、CHARTS工具分類、柱狀圖與餅圖、3D圖與地圖)、STORM入門(設計思想、應用場景、處理過程、集群安裝)、STROM開發(fā)(STROM MVN開發(fā)、編寫STORM本地程序)、STORM進階(java開發(fā)、主要配置、優(yōu)化項目)、KAFKA異步發(fā)送與批量發(fā)送時效，KAFKA全局消息有序，STORM多并發(fā)優(yōu)化。


在前面的階段數(shù)據(jù)來源是基于已經(jīng)存在的大規(guī)模數(shù)據(jù)集來做的，數(shù)據(jù)處理與分析過后的結果是存在一定延時的，通常處理的數(shù)據(jù)為前一天的數(shù)據(jù)。這就需要很多知識的儲備。比如我們可以在網(wǎng)站防盜鏈，客戶賬戶異常，實時征信，遇到這些場景基于前一天的數(shù)據(jù)分析出來過后呢?是否太晚了。所以在本階段中我們引入了實時的數(shù)據(jù)采集與分析。主要包括了FLUME實時數(shù)據(jù)采集內(nèi)容，采集的來源支持非常廣泛，KAFKA數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)接收與發(fā)送，STORM實時數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理秒級別。這些內(nèi)容就是第七個階段中比較重視的內(nèi)容。


以上的內(nèi)容就是小編為大家介紹的第七個階段的大數(shù)據(jù)學習內(nèi)容，想必大家看了這篇文章以后已經(jīng)有了自己的學習方向了吧？大家在進行學習大數(shù)據(jù)的時候一定要按照順序把每個階段的知識點都好好藏我，這樣才能夠為日后成為大數(shù)據(jù)工程師或大數(shù)據(jù)分析師做好準備，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?，最后感謝大家的閱讀。

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