學習(xí)大(dà)數據需要掌握哪些技術

大(dà)數據現在發展很快(kuài)，大(dà)數據的(de)産品也(yě)越來(lái)越多(duō)。什(shén)麽是大(dà)數據，大(dà)數據就是對(duì)海量數據進行存儲、計算(suàn)、統計、分(fēn)析處理(lǐ)的(de)一系列處理(lǐ)手段，處理(lǐ)的(de)數據量通(tōng)常是TB級，甚至是PB或EB級的(de)數據，這(zhè)是傳統數據處理(lǐ)手段所無法完成的(de)，其涉及的(de)技術有分(fēn)布式計算(suàn)、高(gāo)并發處理(lǐ)、高(gāo)可(kě)用(yòng)處理(lǐ)、集群、實時(shí)性計算(suàn)等，彙集了(le)當前IT領域熱(rè)門流行的(de)IT技術。下(xià)面就是大(dà)數據需要了(le)解的(de)技術。

1. Java編程技術

Java編程技術是大(dà)數據學習(xí)的(de)基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高(gāo)的(de)跨平台能力，可(kě)以編寫桌面應用(yòng)程序、Web應用(yòng)程序、分(fēn)布式系統和(hé)嵌入式系統應用(yòng)程序等，是大(dà)數據工程師最喜歡的(de)編程工具，因此，想學好大(dà)數據，掌握Java基礎是必不可(kě)少的(de)!

 

2.Linux命令

對(duì)于大(dà)數據開發通(tōng)常是在Linux環境下(xià)進行的(de)，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的(de)操作系統，開源的(de)大(dà)數據軟件很受限制，因此，想從事大(dà)數據開發相關工作，還(hái)需掌握Linux基礎操作命令。

 

3. Hadoop

Hadoop是大(dà)數據開發的(de)重要框架，其核心是HDFS和(hé)MapReduce，HDFS爲海量的(de)數據提供了(le)存儲，MapReduce爲海量的(de)數據提供了(le)計算(suàn)，因此，需要重點掌握，除此之外，還(hái)需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理(lǐ)、YARN以及Hadoop高(gāo)級管理(lǐ)等相關技術與操作!

 

4. Hive

Hive是基于Hadoop的(de)一個(gè)數據倉庫工具，可(kě)以将結構化(huà)的(de)數據文件映射爲一張數據庫表，并提供簡單的(de)sql查詢功能，可(kě)以将sql語句轉換爲MapReduce任務進行運行，十分(fēn)适合數據倉庫的(de)統計分(fēn)析。對(duì)于Hive需掌握其安裝、應用(yòng)及高(gāo)級操作等。

 

5. Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是數據序列化(huà)系統，可(kě)以提供豐富的(de)數據結構類型，十分(fēn)适合做(zuò)數據存儲，還(hái)可(kě)進行不同語言之間相互通(tōng)信的(de)數據交換格式，學習(xí)大(dà)數據，需掌握其具體用(yòng)法。

 

6.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和(hé)Hbase的(de)重要組件，是一個(gè)爲分(fēn)布式應用(yòng)提供一緻性服務的(de)軟件，提供的(de)功能包括：配置維護、域名服務、分(fēn)布式同步、組件服務等，在大(dà)數據開發中要掌握ZooKeeper的(de)常用(yòng)命令及功能的(de)實現方法。

 

7. HBase

HBase是一個(gè)分(fēn)布式的(de)、面向列的(de)開源數據庫，它不同于一般的(de)關系數據庫，更适合于非結構化(huà)數據存儲的(de)數據庫，是一個(gè)高(gāo)可(kě)靠性、高(gāo)性能、面向列、可(kě)伸縮的(de)分(fēn)布式存儲系統，大(dà)數據開發需掌握HBase基礎知識、應用(yòng)、架構以及高(gāo)級用(yòng)法等。

 

8.phoenix

phoenix是用(yòng)Java編寫的(de)基于JDBC API操作HBase的(de)開源SQL引擎，其具有動态列、散列加載、查詢服務器、追蹤、事務、用(yòng)戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時(shí)間戳列、分(fēn)頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多(duō)租戶的(de)特性，大(dà)數據開發需掌握其原理(lǐ)和(hé)使用(yòng)方法。

 

9. Redis

Redis是一個(gè)key-value存儲系統，其出現很大(dà)程度補償了(le)memcached這(zhè)類key/value存儲的(de)不足，在部分(fēn)場(chǎng)合可(kě)以對(duì)關系數據庫起到很好的(de)補充作用(yòng)，它提供了(le)Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用(yòng)很方便，大(dà)數據開發需掌握Redis的(de)安裝、配置及相關使用(yòng)方法。

 

10. Flume

Flume是一款高(gāo)可(kě)用(yòng)、高(gāo)可(kě)靠、分(fēn)布式的(de)海量日志采集、聚合和(hé)傳輸的(de)系統，Flume支持在日志系統中定制各類數據發送方，用(yòng)于收集數據;同時(shí)，Flume提供對(duì)數據進行簡單處理(lǐ)，并寫到各種數據接受方(可(kě)定制)的(de)能力。大(dà)數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用(yòng)方法。

 

11. SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個(gè)開源框架整合而成，常作爲數據源較簡單的(de)web項目的(de)框架。大(dà)數據開發需分(fēn)别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的(de)同時(shí)，再使用(yòng)SSM進行整合操作。

 

12.Kafka

Kafka是一種高(gāo)吞吐量的(de)分(fēn)布式發布訂閱消息系統，其在大(dà)數據開發應用(yòng)上的(de)目的(de)是通(tōng)過Hadoop的(de)并行加載機制來(lái)統一線上和(hé)離線的(de)消息處理(lǐ)，也(yě)是爲了(le)通(tōng)過集群來(lái)提供實時(shí)的(de)消息。大(dà)數據開發需掌握Kafka架構原理(lǐ)及各組件的(de)作用(yòng)和(hé)使用(yòng)方法及相關功能的(de)實現!

 

13.Scala

Scala是一門多(duō)範式的(de)編程語言，大(dà)數據開發重要框架Spark是采用(yòng)Scala語言設計的(de)，想要學好Spark框架，擁有Scala基礎是必不可(kě)少的(de)，因此，大(dà)數據開發需掌握Scala編程基礎知識!

 

14.Spark

Spark是專爲大(dà)規模數據處理(lǐ)而設計的(de)快(kuài)速通(tōng)用(yòng)的(de)計算(suàn)引擎，其提供了(le)一個(gè)全面、統一的(de)框架用(yòng)于管理(lǐ)各種不同性質的(de)數據集和(hé)數據源的(de)大(dà)數據處理(lǐ)的(de)需求，大(dà)數據開發需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分(fēn)配、Spark shuffle、Spark内存管理(lǐ)、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關知識。

 

15.Azkaban

Azkaban是一個(gè)批量工作流任務調度器，可(kě)用(yòng)于在一個(gè)工作流内以一個(gè)特定的(de)順序運行一組工作和(hé)流程，可(kě)以利用(yòng)Azkaban來(lái)完成大(dà)數據的(de)任務調度，大(dà)數據開發需掌握Azkaban的(de)相關配置及語法規則。

 

16.Python與數據分(fēn)析

Python是面向對(duì)象的(de)編程語言，擁有豐富的(de)庫，使用(yòng)簡單，應用(yòng)廣泛，在大(dà)數據領域也(yě)有所應用(yòng)，主要可(kě)用(yòng)于數據采集、數據分(fēn)析以及數據可(kě)視化(huà)等，因此，大(dà)數據開發需學習(xí)一定的(de)Python知識。

 

隻有完整的(de)學完以上技術，才能算(suàn)得(de)上大(dà)數據開發人(rén)才。