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大数据处理技术如何学习?

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-07-12 17:04:25 本文摘自:大数据观察
首先我们要学习Python语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。 Python:Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升,现在它已经成为了语言排行第一名。 从学习难易度来看,作为一个为“优雅”而生的语言,Python语法简捷而清晰,对底层做了很好的封装,是一种很容易上手的高级语言。在一些习惯于底层程序开发的“硬核”程序员眼里,Python简直就是一种“伪代码”。 在大数据和数据科学领域,Python几乎是万能的,任何集群架构软件都支持Python,Python也有很丰富的数据科学库,所以Python不得不学。 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,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,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。 好说完基础了,再说说还需要学习哪些大数据技术,可以按我写的顺序学下去。 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,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapReduce是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。 YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了,这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了,让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。 其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了,只不过你现在还可能对”大数据”到底有多大还没有个太清楚的概念,听我的别纠结这个。 等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据,到时候你就不会觉得数据大真好,越大越有你头疼的。 当然别怕处理这么大规模的数据,因为这是你的价值所在,让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。 第一阶段学习结束,掌握上述知识,就可以从事大数据方面的工作了。 Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。 它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了。 Mysql:我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那? 你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。 这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。 Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。 当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。 Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapReduce程序。 有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。 Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的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。 我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。 第二阶段学习结束,如果能全部掌握,你就是专业的大数据开发工程师了。 后续提高:大数据结合人工智能达到真正的数据科学家,打通了数据科学的任督二脉,在公司是技术专家级别,这时候月薪再次翻倍且成为公司核心骨干。 机器学习(Machine Learning, ML):是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习的算法基本比较固定了,学习起来相对容易。 深度学习(Deep Learning, DL):深度学习的概念源于人工神经网络的研究,最近几年发展迅猛。深度学习应用的实例有AlphaGo、人脸识别、图像检测等。是国内外稀缺人才,但是深度学习相对比较难,算法更新也比较快,需要跟随有经验的老师学习。 第三阶段是理想状态,算是终极目标吧。毕竟技术一直在进步,谁也无法预测大数据以后的发展。
关键字:技术 数据 本文摘自:大数据观察
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