¿Cuáles son los cursos principales para la especialización en big data? ¿Puedes mejorar rápidamente tus habilidades en big data?
Necesitamos una cierta base del lenguaje de programación. Puedes comenzar aprendiendo Java o Pathon. Recomendamos aprender Java porque ha sido popular durante más de 20 años y todavía se usa ampliamente en la actualidad.
Si domina los conocimientos básicos de Java, puede ingresar directamente a la segunda etapa de aprendizaje.
En segundo lugar, el sistema operativo Linux
Los proyectos de big data eventualmente se implementarán y ejecutarán en clústeres, y la implementación de clústeres es naturalmente inseparable del sistema operativo Linux. Durante la fase de aprendizaje, generalmente probamos en una máquina virtual, por lo que debemos dominar la instalación y configuración de la máquina virtual. A continuación se muestran los comandos operativos de Linux más utilizados.
En tercer lugar, Hadoop
Esto incluye dos piezas de contenido, una es HDFS, que es un sistema de archivos distribuido. Necesitamos dominar la construcción del clúster Hadoop y el uso de la API HDFS. El otro es MapReduce, que implementa la computación fuera de línea de big data. Necesitamos dominar el modelo de programación y casos típicos de MapReduce. Si implementamos la computación fuera de línea usando Spark, entonces esta etapa puede centrarse en dominar HDFS.
Cuarto, Zookeeper
Como marco de servicio distribuido de código abierto, Zookeeper se puede encontrar en muchos lugares. Ya sea en la alta disponibilidad de los clústeres de Hadoop o más tarde en Kafka, Zookeeper es más importante.
Quinto, Hive
Hive es una herramienta de almacenamiento de datos basada en Hadoop que puede asignar archivos de datos estructurados a tablas y proporcionar funciones de consulta similares a SQL. Es de código abierto por Facebook y se utiliza para resolver el problema de las estadísticas de datos de registros estructurados masivos.
Sexto, HBase
Apache HBase es una base de datos NoSQL de código abierto que proporciona acceso de lectura/escritura en tiempo real a grandes conjuntos de datos.
HBase escala linealmente, lo que le permite manejar grandes conjuntos de datos con miles de millones de filas y millones de columnas.
Séptimo, Kafka
Kafka es un sistema distribuido de mensajería de publicación y suscripción desarrollado originalmente por LinkedIn Corporation y luego pasó a formar parte del proyecto Apache. Permite a los usuarios suscribirse y publicar datos en cualquier número de sistemas o aplicaciones en tiempo real.
Octavo, Scala
Scala es un lenguaje de programación multiparadigma que integra programación orientada a objetos y programación funcional. Scala se ejecuta en la máquina virtual Java y se puede combinar perfectamente con programas Java y llamarse entre sí.
Noveno, Spark
Spark tiene tres partes principales: Spark Core, Spark SQL y Spark Streaming. Spark Core es la parte más básica y central, que tiene una gran cantidad de operaciones (primero podemos entenderlo como métodos o funciones). Spark SQL le permite utilizar declaraciones similares a SQL para procesar datos estructurados. Spark Streaming se utiliza para procesar datos en tiempo real.