¿Cómo aprender big data desde cero?

Introducción Hoy en día, el desarrollo de big data es rápido y la demanda de big data en todos los ámbitos de la vida también aumenta día a día. Cada vez más decisiones, sugerencias, planificación e informes son inseparables de. Con el apoyo de big data, aprender big data se ha convertido en una oportunidad para que muchas personas mejoren o cambien. Entonces, ¿cómo aprender big data sin base?

1. Para aprender big data, primero debemos entender big data (big

data), o datos gigantes, se refiere a la cantidad de información involucrada que es tan grande. que no se puede procesar actualmente. Las herramientas de software convencionales capturan, gestionan, procesan y organizan información en un período de tiempo razonable para ayudar a las empresas a tomar decisiones más proactivas.

Las características de los 4V del big data: Volumen, Velocidad, Variedad y Veracidad.

2. Contenido de los cursos de aprendizaje relacionados con big data:

La primera etapa: conceptos básicos del lenguaje Java (solo necesitas aprender la versión estándar de Java, JavaSE, y no No es necesario saber cómo hacer big data. Tecnología Java avanzada

, por supuesto, aún necesita saber cómo se conecta Java a la base de datos);

Segunda etapa: avance de Linux (porque Todas las tecnologías Linux relacionadas con big data se implementan en la plataforma Linux, por lo que el refinamiento de Linux es el contenido principal de los cursos relacionados con big data);

La tercera etapa: refinamiento de Linux: dominio de Linux (porque big data- Todo el software relacionado se ejecuta en Linux, por lo que Linux debe aprender más sólidamente. Aprender bien Linux le será de gran ayuda para dominar rápidamente las tecnologías relacionadas con big data. Le permitirá comprender mejor el entorno operativo y la configuración del entorno de red. software como hadoop, hive, hbase y spark pueden evitar muchos obstáculos);

La tercera etapa: ecosistema Hadoop (ahora es una plataforma popular de procesamiento de big data y casi se ha convertido). es sinónimo de big data, por lo que esto es algo que debe aprenderse. Hadoop incluye HDFS, MapReduce y Hay varias partes de YARN que son un lugar para almacenar datos, al igual que el disco duro de nuestra computadora, porque los archivos se almacenan en él; Un lugar para almacenar datos, al igual que el disco duro de nuestra computadora, es un cálculo de procesamiento de datos. Tiene la característica de que no importa cuán grandes sean los datos, siempre que se les dé tiempo, se pueden ejecutar. el tiempo puede no ser muy rápido, por lo que se denomina 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. Puede utilizar Storm. Complete fácilmente el procesamiento confiable de flujos de datos ilimitados, al igual que el procesamiento por lotes de big data de Hadoop, Storm puede realizar procesamiento en tiempo real. El procesamiento de datos es simple y se puede usar con cualquier lenguaje de programación. Etapa: ecosistema Spark (se utiliza para compensar la falta de velocidad de procesamiento de datos basado en MapReduce, y sus características son cargar en la memoria para cálculos en lugar de leer desde un disco duro extremadamente lento. Es particularmente adecuado para operaciones iterativas, por lo que el flujo de algoritmos es particularmente raro);

Sexta etapa: Proyecto práctico de Big Data (El proyecto práctico de Big Data puede ayudarlo a tener una comprensión más profunda del conocimiento que ha aprendido sobre Big Data y mejorar su práctica de Big Data. habilidades)

Acerca de cómo aprender big data desde cero. Eso es todo para todos. De hecho, si desea aprender bien big data y convertirse en un excelente ingeniero de big data, aún necesita mejorar más sus habilidades personales. y más manejo de problemas diarios. ¡Comencemos!