學習(xí)大(dà)數(shù)據需要(yào)‍★∑掌握哪些(xiē)技(jì)術(shù)

來(lái)源：lexintech.com 發布時(shí)©λ間(jiān)：2018-05-15

大(dà)數(shù)據現(xiàn)在'↔‌發展很(hěn)快(kuài)，大(dà)數(shù)據的(de)産品也('≈★yě)越來(lái)越多(duō)。什(shén)麽是(shì)大(dà)數(÷β♥γshù)據，大(dà)數(shù)據就(jiù)是(shì)對(duì)♥£←海(hǎi)量數(shù)據進行(xín≈λg)存儲、計(jì)算(suàn)、統計(jì)、分(fē•∏$↔n)析處理(lǐ)的(de)一(yī)系列處理(↔↑↕lǐ)手段，處理(lǐ)的(de)數(shù)據量通(tō♥ ng)常是(shì)TB級，甚至是(sh€¥ì)PB或EB級的(de)數(shù)據，這(zhè)是(shì)傳統數(s•∏"♦hù)據處理(lǐ)手段所無法完成的(de)，其涉及的(de)技(₽×jì)術(shù)有(yǒu)分(fēn∑✔)布式計(jì)算(suàn)、高(gāo)并發處理(lǐ)、高(gāo‌≈• )可(kě)用(yòng)處理(lǐ)、集群、實時(shí)性計(jìλ©‌)算(suàn)等，彙集了(le)當前IT領域熱(≠β¥ rè)門(mén)流行(xíng)的(de)IT技(jì)術(shù ✘↔β)。下(xià)面就(jiù)是(shì)大(dà)數(shù$&™)據需要(yào)了(le)解的(de)技(jì)術(shù)。

學習(xí)大(dà)數(shù)據需要(yào)掌握哪些(xiē)技(jì)術(shù)

1. Java編程技(jì)術(shù)

Java編程技(jì)術(shù)是(shì)大(dà)數(s✘§¶hù)據學習(xí)的(de)基礎，Java是(s✘§®≤hì)一(yī)種強類型語言，擁有(yǒu)極高(gāo)的©‍(de)跨平台能(néng)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(shì)大(dà)數(shù)據工(gōng)程師(shī)最喜歡的↑×(de)編程工(gōng)具，因此，想學好(hǎo)大(dà)λ£↓數(shù)據，掌握Java基礎是(shì)必不(b→€∑ù)可(kě)少(shǎo)的(de)!

2.Linux命令

對(duì)于大(dà)數(shù)據開(kāi)發通(tōng$δ™)常是(shì)在Linux環境下(xià)進行(xíng)的(de)，Ω♥$‌相(xiàng)比Linux操作(zuò)系統，Windows<"操作(zuò)系統是(shì)封閉的(d‍✔✔'e)操作(zuò)系統，開(kāi)源的(de)大(dà≈₽≥)數(shù)據軟件(jiàn)很(hěn)受限制(zhì)，因此，想從÷★γ¥(cóng)事(shì)大(dà)數(shù)據開(kāi)發相÷∏₹(xiàng)關工(gōng)作(zuò)，還(₹★←←hái)需掌握Linux基礎操作(zuò)命令σ≈‌。

3. Hadoop

Hadoop是(shì)大(dà)數(shù)據φ‍ >開(kāi)發的(de)重要(yào)框架，其核心是(shì)HDFS和←♦γ(hé)MapReduce，HDFS為(wèi)海(h∑♣ǎi)量的(de)數(shù)據提供了(le)存儲，MapReduce為(w∑≠↓èi)海(hǎi)量的(de)數(shù)據提供了(le)計(jì)≠♣≠算(suàn)，因此，需要(yào)重點掌握，除此之外(wài)，還(h&∏>ái)需要(yào)掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理✘≤×(lǐ)、YARN以及Hadoop高(gāo)級管理¥ ∞∞(lǐ)等相(xiàng)關技(jì)術(shù)與操作(zuò)!

4. Hive

Hive是(shì)基于Hadoop的(de≥←)一(yī)個(gè)數(shù)據倉庫工(gōng)具，可♣β✔☆(kě)以将結構化(huà)的(de)數(shù)據文(wén)件≈✔π₩(jiàn)映射為(wèi)一(yī)張數(shù)據庫表，并提δ∑×®供簡單的(de)sql查詢功能(néng)，可(kě)以将s™→§ql語句轉換為(wèi)MapReduce任務☆®進行(xíng)運行(xíng)，十分(fēn)适合數(shù)據倉庫的(©λde)統計(jì)分(fēn)析。對(duì)于H≠α'σive需掌握其安裝、應用(yòng)及高(gāo)級操作(zuò)等。Ωαφ☆

5. Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是(shì)數(shù)據序列化(huà)系統©∑♠"，可(kě)以提供豐富的(de)數(shù)據結構類型，十分(fēn÷★δδ)适合做(zuò)數(shù)據存儲，還(hái)可(kπλ¥₩ě)進行(xíng)不(bù)同語言之間(©λ€jiān)相(xiàng)互通(tōng)→£≥信的(de)數(shù)據交換格式，學習(xí)大(dà)數(shε ↓ù)據，需掌握其具體(tǐ)用(yòng)法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是(shì)Hadoop和(hé)Hbase的(d¶γ∑$e)重要(yào)組件(jiàn)，是(shì)一(y♠€₽ī)個(gè)為(wèi)分(fēn)布式應用(yòng)提供一(yī"£)緻性服務的(de)軟件(jiàn)，提供的(de)功能&δ§₽(néng)包括：配置維護、域名服務、分€α(fēn)布式同步、組件(jiàn)服務等，在>§大(dà)數(shù)據開(kāi)發中要(yào)掌握Zo♠♥oKeeper的(de)常用(yòng)命令及功能(nén≈ g)的(de)實現(xiàn)方法。

7. HBase

HBase是(shì)一(yī)個(gè)分(fēn)®§ ∑布式的(de)、面向列的(de)開(kāi)源數(sh'€₹ù)據庫，它不(bù)同于一(yī)般的(de)關系數(shù)據σ♠γγ庫，更适合于非結構化(huà)數(shù)據存儲的(de)數(shù)據₩<庫，是(shì)一(yī)個(gè)高(gāo)可(₽ ≠kě)靠性、高(gāo)性能(néng)、面向列、可(kě)伸縮的(de>Ω ≠)分(fēn)布式存儲系統，大(dà)數α↔☆♣(shù)據開(kāi)發需掌握HBase基ε↓礎知(zhī)識、應用(yòng)、架構以及高(gāo)級用(yòng)法等。§± §

8.phoenix

phoenix是(shì)用(yòng)Java編寫的(de)基于J$∏εDBC API操作(zuò)HBase的(dα☆e)開(kāi)源SQL引擎，其具有(yǒu)動态列、散列加載、查詢↕← §服務器(qì)、追蹤、事(shì)務、用(yòng)戶自(zì)定義函數(sγ™‍hù)、二級索引、命名空(kōng)間(jiān)映射、數(shù)據收↕★→£集、行(xíng)時(shí)間(jiān)戳列、分‍λ (fēn)頁查詢、跳(tiào)躍查詢、視(shì)圖以及多(duε'ō)租戶的(de)特性，大(dà)數(shù)據開(kāi)發需掌握其× 原理(lǐ)和(hé)使用(yòng)方法。

9. Redis

Redis是(shì)一(yī)個(g₹©>è)key-value存儲系統，其出現(xiàn)很(hěn)大(d π≈à)程度補償了(le)memcached×♦這(zhè)類key/value存儲的(de)不(bù)足，在部分(♣₩λfēn)場(chǎng)合可(kě)以對(duì)關系數(shù)™≠'據庫起到(dào)很(hěn)好(hǎo)的(de)補充作§₹β•(zuò)用(yòng)，它提供了(le)Java，C/C+♠←δ+，C#，PHP，JavaScript，Perl，≥€←Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用(yòng♦γ)很(hěn)方便，大(dà)數(shù)據開(kāi)發需掌握€'&εRedis的(de)安裝、配置及相(xiàng)關使用(yλ↓π★òng)方法。

10. Flume

Flume是(shì)一(yī)款高(gāo)‍≤→可(kě)用(yòng)、高(gāo)可(kě)靠、分(fēn)布式的(de)‌Ω 海(hǎi)量日(rì)志(zhì)采集、聚合和(hé)傳±'•β輸的(de)系統，Flume支持在日(rì)志(zhìγ±)系統中定制(zhì)各類數(shù)據發送方，用(yòng"₹♣)于收集數(shù)據;同時(shí)，Flume提供對(duì)δ‍λφ數(shù)據進行(xíng)簡單處理(lǐ)，并寫♠©到(dào)各種數(shù)據接受方(可≥£δ¶(kě)定制(zhì))的(de)能(néng)力。大(dà)數(φ∞★shù)據開(kāi)發需掌握其安裝、配置→☆±ε以及相(xiàng)關使用(yòng)方法。

11. SSM

SSM框架是(shì)由Spring、SpringMVC、MyBa✘∞☆tis三個(gè)開(kāi)源框架整合而成，常作<"₽™(zuò)為(wèi)數(shù)據源較簡單的(de)web項目♥¶>的(de)框架。大(dà)數(shù)據開(kāi)發需分(fēn)别掌♦✔&握Spring、SpringMVC、MyBati"↑♣™s三種框架的(de)同時(shí)，再使用(yòng)"§¥SSM進行(xíng)整合操作(zuò)。

12.Kafka

Kafka是(shì)一(yī)種高(gāo)吞吐量的(de)分(f×≠±↑ēn)布式發布訂閱消息系統，其在大(dà)數(shù)據₽∑開(kāi)發應用(yòng)上(shàng)的(de)目的(de)是✘∏&(shì)通(tōng)過Hadoop的(de)•β‌并行(xíng)加載機(jī)制(zhì)‍‌←來(lái)統一(yī)線上(shàng)和(hé)離(lí)線的¥♥‌←(de)消息處理(lǐ)，也(yě)是(shì)為(wèi)了( ✔€≈le)通(tōng)過集群來(lái)提供實時(shí)的(de)消息。←π大(dà)數(shù)據開(kāi)發需掌握Kafka架' ↔÷構原理(lǐ)及各組件(jiàn)的(de)作(zuò)用(yòng)♠γ和(hé)使用(yòng)方法及相(xiàng)關功能(néng)的 β≠(de)實現(xiàn)!

13.Scala

Scala是(shì)一(yī)門(mén)多(duō)範式的(de)編程語'±♥♣言，大(dà)數(shù)據開(kāi)發重↓α↕α要(yào)框架Spark是(shì)采用(yòng)Scala語言設®≠↓α計(jì)的(de)，想要(yào)學好(hǎo☆ )Spark框架，擁有(yǒu)Scala基礎是(shì)必不(bù)可(k<∞ě)少(shǎo)的(de)，因此，大(dà)數(shù)據開(kāi)發÷≤₩¶需掌握Scala編程基礎知(zhī)識!

14.Spark

Spark是(shì)專為(wèi)大(dà)規模數(shù)據處理(lǐ♦σ™")而設計(jì)的(de)快(kuài)速通(tōng)用(yòng)的('₹ ♠de)計(jì)算(suàn)引擎，其提供了(le)一(yī)個(gèα'ε)全面、統一(yī)的(de)框架用(yòng)于管理(lǐ)各種不(bù)同☆ε性質的(de)數(shù)據集和(hé)數(shù)據源的(de)大(₩₽"¶dà)數(shù)據處理(lǐ)的(de)需求，大($≤dà)數(shù)據開(kāi)發需掌握Spark基礎↔ δ↔、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分(f"<ēn)配、Spark shuffle、Spark內(n★λ→®èi)存管理(lǐ)、Spark廣播變量、Spark SQ±↑ L、Spark Streaming以及Sp™♠∏ark ML等相(xiàng)關知(zhī)識。

15.Azkaban

Azkaban是(shì)一(yī)個(gè)批量工(gōnδΩΩ™g)作(zuò)流任務調度器(qì)，可(k♠₽ě)用(yòng)于在一(yī)個(gè)工(gōng)作(zuò)流內(<✘₩★nèi)以一(yī)個(gè)特定的(de)順序運行(xíng)一(yī)π♠α組工(gōng)作(zuò)和(hé)流程，可(kě)以利用↕€¶δ(yòng)Azkaban來(lái)完成大(σ'dà)數(shù)據的(de)任務調度，大(dà)數(sh¶×ù)據開(kāi)發需掌握Azkaban的(de)相(xiàng)"♠關配置及語法規則。

16.Python與數(shù)據分(fē&γ€ n)析

Python是(shì)面向對(duì)'♣象的(de)編程語言，擁有(yǒu)豐富的(de)庫，使用(yò•<ng)簡單，應用(yòng)廣泛，在大(dà)數(shù)據領域也(yě)有(≥↕yǒu)所應用(yòng)，主要(yào)可(kě)用 ™€₽(yòng)于數(shù)據采集、數(shù)據分(fēn)析以及數(s×αππhù)據可(kě)視(shì)化(huà)等，因此，大(dà)數(♠∑shù)據開(kāi)發需學習(xí)一(yī)定的(de)Pyth♠♦♣∑on知(zhī)識。

隻有(yǒu)完整的(de)學完以上(shàng)技(jì)術(sΩ★hù)，才能(néng)算(suàn)得(de)上(shàng)大(dà)數(β<≥shù)據開(kāi)發人(rén)才。

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