¿Qué debo estudiar en tecnología de software y big data en el examen de ingreso a la universidad?

Técnicamente, la tecnología de big data es definitivamente más difícil. Los estudiantes de tecnología de software estudian lenguaje C, Java, principios de microcomputadoras, estructuras de datos y otros temas, todos los cuales se centran en la base subyacente y su dirección de trabajo es adecuada para el desarrollo de programación. Ahora que se trabaja en la industria de big data, se puede decir que big data lo abarca todo e implica muchos puntos de conocimiento. La programación es solo una pequeña parte y las tecnologías y conceptos utilizados son más difíciles que la tecnología de software.

El conocimiento del big data abarca una amplia gama de áreas.

En la etapa básica, necesitas aprender Linux, Docker, KVM, MySQL, Oracle, MongoDB y redis. hadoop mapreduce hdfs

YARN: Hadoop: concepto de Hadoop, versión, historia, principio de funcionamiento de HDFS, introducción de YARN, introducción de componentes.

Aprenda hbase, hive y sqoop en la etapa de almacenamiento de big data.

En la etapa de diseño de la arquitectura de big data, aprenda Flume distribuido, Zookeeper y Kafka.

Aprenda Mahout, Spark y Storm en la fase de computación en tiempo real de big data.

Aprende Python, Scala, etc. En la etapa de recopilación de datos de big data.

Antes de aprender big data, debes tener una cierta base de JAVA; de lo contrario, te saltarás la clase pero no la entenderás en absoluto, por lo que el umbral de aprendizaje de big data requiere que tengas una cierta base de JAVA. base. De esta manera, podrá mantenerse al día con el progreso del aprendizaje de big data y no confundirse.