第一步:对于大数据的基本认知学习大数据,首先要明白大数据是什么,其未来的发展方向和应用场景有哪些?当然,很多从业者和求学者往往看重的是大数据行业的薪资水平,这样考虑固然无错,但是对于深刻理解大数据却并无实际意义。第二步:理论知识学习这一过程尤为重要,毕竟这是学习大数据的关键,而且,这一过程对于系统化的要求更高,如何循序渐进,有方式有目的的学习,将是小白更加快速的学懂大数据的关键。所以给大家分享一个学习大数据知识点的先后顺序安排,希望对大家有所帮助。 1、Java:主要为Java的标准版JavaSE。JavaEE,javaME方向的技术在大数据技术里用到的并不多,只需要了解就可以了。此外JDBC是一定要掌握的,因为它关系到Java与数据库的连接。 2、Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,它能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置。 3、Hadoop:这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,把Hadoop的这些组件学明白就可以进行大数据的处理了。 4、Oozie:用于管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。 5、python:用于编写网络爬虫。 6、Kafka:比较好用的队列工具,专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方。 7、Spark:用来弥补基于hadoo中MapReduce处理数据速度上的缺点,特别适合做迭代运算。当然,这里只是简单的罗列一下大数据学习的基本线路。第三步、真实实训项目、培养实操能力如今互联网上关于大数据的应用案例有很多,也有很多的实训项目,大家可以去进行独立的实操,当然,这些案例的数据真实性很低,实操的效果也不会很好。
随着计算机和互联网技术的发展与普及,人们对大数据日益关心和重视,大数据技术也得到前所未有的研发和升级。
想做大数据开发的朋友,是一定要至少精通一门高级语言的。做大数据开发的一般在行业内叫做大数据工程师。你想,工程师是什么?是不是设计和构建房屋建筑的人?那将其概念嫁接大数据行业,就是指专门运用编程语言实现数据平台和数据管道开发,具备计算机编程能力的人。
零基础能参加大数据开发学习吗?
大数据开发工程师在大数据行业属于高精尖人才,他们必须具备高强的数据语言编程能力,同时还要谙熟于大数据的内在需求,和其他部门协调合作。所以说,各大企业对大数据开发工程师的能力要求是很高的,这就需要你潜心学习,打牢基础,才能在多变的工作环境中,以不变应万变。
大数据开发要怎么学
正是由于大数据开发的业务要求高,如果你有过做几年Java经验的人,想转行做大数据就比较容易。但如果你是零基础,建议你报个学习班。大数据开发工程师的人才需求量很大,又是妥妥的高薪阶层。由于国内只有很少的高等院校设置了大数据相关专业,在竞争压力如此巨大的社会中,不少高校毕业生都面临着就业危机。如何才能摆脱危机?我们需要攻其软肋,在人才极度匮乏的大数据行业找工作。
大数据开发相比于数据分析和挖掘来说,对编程基础要高一些,对于零基础学员也会比较困难。然,有道是“有志者事竟成”,用心学习大数据开发,每个人都会有所收获。
第一步:对于大数据的基本认知学习大数据,首先要明白大数据是什么,其未来的发展方向和应用场景有哪些?当然,很多从业者和求学者往往看重的是大数据行业的薪资水平,这样考虑固然无错,但是对于深刻理解大数据却并无实际意义
零基础小白学习大数据,有难度
可以先关注一些大数据领域的动态,先融入大数据大的环境中。找一些可以自学的部门的学习资料(大数据基础技能见上文的列举),以及大数据入门的书籍,了解什么是大数据,有哪些岗位就业方向、基本的技术知识等。