¿Cómo aprender big data desde cero?
En segundo lugar, aprenda el contenido del curso de big data, la primera etapa: conceptos básicos del lenguaje Java (solo necesita aprender la versión estándar de Java JavaSE y no necesita tecnología Java profunda para hacer big data). Por supuesto, todavía necesita saber Java Cómo conectarse a la base de datos);
La segunda etapa: conferencia intensiva de Linux (debido a que el software relacionado con big data se ejecuta en Linux, necesita aprender Linux de manera más sólida. Aprender bien Linux le ayudará a dominar rápidamente las tecnologías relacionadas con big data. Es de gran ayuda, ya que le permite comprender mejor el entorno operativo y la configuración del entorno de red del software de big data como hadoop, hive, hbase, spark, etc., para que pueda puede evitar muchos obstáculos);
La tercera etapa: Ecosistema Hadoop (Esta es una popular plataforma de procesamiento de big data que casi se ha convertido en sinónimo de big data, por lo que es imprescindible. Hadoop consta de varios componentes: HDFS , MapReduce y YARN es donde se almacenan los datos, como el disco duro de nuestra computadora. MapReduce procesa y calcula datos. Una de sus características es que puede ejecutar todos los datos en un tiempo determinado, pero es posible que no. ser muy rápido, por eso se llama procesamiento por lotes de datos Fase 4: desarrollo en tiempo real de Storm (storm es un sistema informático distribuido en tiempo real, gratuito y de código abierto. Con Storm, se pueden procesar flujos de datos ilimitados de manera fácil y confiable. Procesamiento por lotes de big data de Hadoop, Storm puede procesar datos en tiempo real. Storm es simple y se puede usar en cualquier lenguaje de programación)
La quinta etapa: ecosistema Spark (utilizado para compensar las deficiencias de MapReduce). -Velocidad de procesamiento de datos basada en, que se caracteriza por cargar datos en la memoria para su cálculo, y no es un disco duro que sea extremadamente lento de leer y evoluciona muy lentamente. Es particularmente adecuado para operaciones iterativas, por lo que el flujo del algoritmo es muy pobre. Está escrito en Scala);
La sexta etapa: práctica de proyectos de big data. Los proyectos prácticos de datos pueden ayudarlo a obtener una comprensión y comprensión más profundas del conocimiento que ha aprendido sobre big data y mejorar los big data prácticos. técnicas).
Acerca de cómo aprender big data desde cero, el editor Qingteng está aquí para compartirlo con usted. Si está interesado en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y la información de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.