隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)界如火如荼的實(shí)踐，企業(yè)對(duì)組建大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的迫切程度也也來(lái)越高，對(duì)與大數(shù)據(jù)相關(guān)高端人才的需求也越來(lái)越緊迫，那么大數(shù)據(jù)應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些知識(shí)呢。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí) ?

Hadoop ?

可以說(shuō)，hadoop幾乎已經(jīng)是大數(shù)據(jù)代名詞。無(wú)論是是否贊成，hadoop已經(jīng)是大部分企業(yè)的大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。得益于Hadoop生態(tài)圈，從現(xiàn)在來(lái)看，還沒(méi)有什么技術(shù)能夠動(dòng)搖hadoop的地位。 ?

這一塊可以按照一下內(nèi)容來(lái)學(xué)習(xí)： ?

1、Hadoop產(chǎn)生背景 ?

2、Hadoop在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算中的位置和關(guān)系 ?

3、國(guó)內(nèi)外Hadoop應(yīng)用案例介紹

4、國(guó)內(nèi)Hadoop的就業(yè)情況分析及課程大綱介紹 ?

5、分布式系統(tǒng)概述 ?

6、Hadoop生態(tài)圈以及各組成部分的簡(jiǎn)介 ?

分布式文件系統(tǒng)HDFS ?

HDFS全稱 Hadoop Distributed File System ，它是一個(gè)高度容錯(cuò)性的系統(tǒng)，適合部署在廉價(jià)的機(jī)器上，同時(shí)能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。為了實(shí)現(xiàn)流式讀取文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)的目的，HDFS放寬了一部分POSIX約束。 ?

1、分布式文件系統(tǒng)HDFS簡(jiǎn)介 ?

2、HDFS的系統(tǒng)組成介紹 ?

3、HDFS的組成部分詳解 ?

4、副本存放策略及路由規(guī)則 ?

5、NameNode Federation ?

6、命令行接口 ?

7、Java接口 ?

8、客戶端與HDFS的數(shù)據(jù)流講解 ?

9、HDFS的可用性(HA) ?

工欲善其事必先利其器 ?

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，對(duì)電腦的配置建議：i5、i7第六代起(*不是低電壓版)，內(nèi)存16G起，安裝固態(tài)硬盤。 ?

筆記本便攜，臺(tái)式機(jī)相同價(jià)位配置更好，根據(jù)個(gè)人需要選擇。 ?

大數(shù)據(jù)相對(duì)而言自學(xué)門檻較高。網(wǎng)上教程不少，為了盡快學(xué)會(huì)能在工作中運(yùn)用的知識(shí)和技術(shù)，應(yīng)當(dāng)如何選擇才能避免彎路? ?

你需要尋找一個(gè)以“學(xué)以致用”為目標(biāo)的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線圖。 ?

外行看熱鬧內(nèi)行看門道。一份能指導(dǎo)程序員找到高薪大數(shù)據(jù)崗位工作的學(xué)習(xí)路線圖，應(yīng)該是重視基礎(chǔ)、強(qiáng)調(diào)實(shí)戰(zhàn)、緊跟企業(yè)需求的。 ?

在選定學(xué)習(xí)路線圖的時(shí)候，不妨多了解制訂學(xué)習(xí)路線圖的學(xué)校是不是緊跟技術(shù)發(fā)展?有沒(méi)有教學(xué)經(jīng)驗(yàn)?教出來(lái)的學(xué)生就業(yè)狀況如何? ?

有了大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線圖，現(xiàn)在要做的就是按照路線圖的順序?qū)ふ医坛塘?，這一步同樣需要認(rèn)真仔細(xì)挑選真正高品質(zhì)的教程，視頻、書籍不限。 ?

學(xué)習(xí)過(guò)程中難免遇到疑難，多加幾個(gè)學(xué)習(xí)群，跟同好交流探討，也可以在懈怠的時(shí)候互相打氣。 ?

實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目就是檢驗(yàn)?zāi)銓W(xué)習(xí)成果的時(shí)候了。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的學(xué)習(xí)，你已經(jīng)有了經(jīng)驗(yàn)，項(xiàng)目的尋找難度并不大，這里不再贅述。 ?

大數(shù)據(jù)處理技術(shù)怎么學(xué)習(xí) ?

首先我們要學(xué)習(xí)Java語(yǔ)言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個(gè)是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)的順序不分前后。

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Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)那個(gè)方向呢?只需要學(xué)習(xí)Java的標(biāo)準(zhǔn)版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術(shù)在大數(shù)據(jù)技術(shù)里用到的并不多，只需要了解就可以了，當(dāng)然Java怎么連接數(shù)據(jù)庫(kù)還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同學(xué)說(shuō)Hibernate或Mybites也能連接數(shù)據(jù)庫(kù)啊，為什么不學(xué)習(xí)一下，我這里不是說(shuō)學(xué)這些不好，而是說(shuō)學(xué)這些可能會(huì)用你很多時(shí)間，到*工作中也不常用，我還沒(méi)看到誰(shuí)做大數(shù)據(jù)處理用到這兩個(gè)東西的，當(dāng)然你的精力很充足的話，可以學(xué)學(xué)Hibernate或Mybites的原理，不要只學(xué)API，這樣可以增加你對(duì)Java操作數(shù)據(jù)庫(kù)的理解，因?yàn)檫@兩個(gè)技術(shù)的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。 ?

Linux：因?yàn)榇髷?shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux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(lái)更快。 ?

需要學(xué)會(huì)精通Spark內(nèi)核 ?

1、精通Spark內(nèi)核系列課程1：Spark的架構(gòu)設(shè)計(jì) ?

1.1 Spark生態(tài)系統(tǒng)剖析 ?

1.2 Spark的架構(gòu)設(shè)計(jì)剖析 ?

1.3 RDD計(jì)算流程解析 ?

1.4 Spark的出色容錯(cuò)機(jī)制 ?

2、精通Spark內(nèi)核系列課程2: Spark編程模型 ?

2.1 RDD ?

2.2 transformation ?

2.3 action ?

2.4 lineage ?

2.5寬依賴與窄依賴 ?

3、精通Spark內(nèi)核系列課程3: 深入Spark內(nèi)核 ?

3.1 Spark集群 ?

3.2 任務(wù)調(diào)度 ?

3.3 DAGScheduler ?

3.4 TaskScheduler ?

3.5 Task內(nèi)部揭秘 ?

4、精通Spark內(nèi)核系列課程4: Spark的廣播變量與累加器 ?

4.1 廣播變量的機(jī)制和使用*實(shí)踐 ?

4.2累加器的機(jī)制和使用的*實(shí)踐 ?

5、精通Spark內(nèi)核系列課程5：核心源碼剖析 ?

5.1，RDD的設(shè)計(jì)和源碼實(shí)現(xiàn); ?

5.2，Spark作業(yè)提交過(guò)程源碼剖析; ?

5.3，Spark的Task執(zhí)行過(guò)程源碼剖析; ?

5.4，Spark的Scheduler模塊源碼剖析; ?

6、精通Spark內(nèi)核系列課程6：RDD內(nèi)幕揭秘 ?

6.1，如何建立RDD之間的關(guān)系; ?

6.2，細(xì)說(shuō)RDD的transformation之reduceByKey、groupByKey等 ?

6.3，細(xì)說(shuō)RDD的transformation之join、sortByKey等 ?

6.4，揭秘combineByKey; ?

7、精通Spark內(nèi)核系列課程7： Job內(nèi)幕揭秘 ?

7.1 從部署層次細(xì)說(shuō)Job的部署和執(zhí)行細(xì)節(jié); ?

7.2 Job的邏輯執(zhí)行和物理執(zhí)行; ?

7.3 復(fù)雜的Job的實(shí)現(xiàn); ?

7.4 Job的物理執(zhí)行內(nèi)幕; ?

7.5 生產(chǎn)和提交Job的內(nèi)幕; ?

8、精通Spark內(nèi)核系列課程8：Shuffle內(nèi)幕揭秘 ?

8.1 Shuffle的工作機(jī)制; ?

8.2 細(xì)說(shuō)Shuffle操作; ?

8.3 深入解析Shuffle的Write操作; ?

8.4 深入解析Shuffle的Read操作; ?

8.5 Shuffle的性能優(yōu)化; ?

9、精通Spark內(nèi)核系列課程9：Spark集群工作內(nèi)幕揭秘 ?

9.1 Job的提交和接收內(nèi)幕揭秘; ?

9.2 Task內(nèi)幕揭秘; ?

9.3 從集群工作的角度看Shuffle; ?

10、精通Spark內(nèi)核系列課程10：Cache和Checkpoint內(nèi)幕揭秘 ?

10.1 Cache的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)揭秘; ?

10.2 CheckPoint內(nèi)部實(shí)現(xiàn)揭秘; ?

11、精通Spark內(nèi)核系列課程11：Broadcast內(nèi)幕揭秘 ?

11.1 Broadcast的實(shí)現(xiàn)揭秘; ?

11.2 生產(chǎn)環(huán)境下的Broadcast; ?