¿Qué estudias principalmente en la especialidad de big data?

El contenido que se debe aprender para aprender el desarrollo de big data incluye tres partes, a saber:

Conocimiento básico de big data, conocimiento de la plataforma de big data y aplicación de escenarios de big data. .

El conocimiento básico de Big Data tiene tres partes principales: matemáticas, estadística e informática.

Conocimiento de la plataforma de Big Data: es la base del desarrollo de Big Data, a menudo basado en la construcción de Hadoop y Spark. Principal;

En la actualidad, el salario mensual de un ingeniero de big data supera fácilmente los 10.000 yuanes. El salario de un ingeniero con varios años de experiencia laboral oscila entre 400.000 y 1,6 millones de yuanes. Más talentos técnicos de big data destacados El salario anual puede superar fácilmente el millón.

¿Qué tecnologías necesitas dominar para participar en big data?

1. Programación Java

El lenguaje Java es la base y se puede utilizar para escribir. Aplicaciones web, aplicaciones de escritorio, sistemas distribuidos, aplicaciones de sistemas integrados, etc. El lenguaje Java tiene muchas ventajas y sus capacidades multiplataforma se han ganado el favor de muchos ingenieros.

2. Comandos operativos básicos de Linux

El desarrollo de big data generalmente se lleva a cabo en el entorno Linux. Los comandos utilizados por los ingenieros de big data se encuentran principalmente en tres aspectos: visualización de procesos, incluida la resolución de problemas de CPU y memoria, y la localización de problemas y la resolución de problemas de la lentitud del sistema, etc.

3. Hadoop

Los más utilizados en Hadoop son el clúster HDFS y el marco MapReduce. HDFS almacena datos y optimiza el proceso de acceso.

MapReduce facilita a los ingenieros la escritura de aplicaciones.

4. HBase

HBase puede leer y escribir big data de forma aleatoria y en tiempo real, y es más adecuado para el almacenamiento de datos no estructurados. El núcleo es Apache HBase distribuido y orientado a columnas. base de datos. HBase son los datos de Hadoop. Su aplicación, arquitectura y uso avanzado son muy importantes para el desarrollo de big data.

5. Hive

Hive, como herramienta de almacenamiento de datos de Hadoop, facilita la agregación de datos y el análisis estadístico.

6. ZooKeeper

ZooKeeper es un componente importante de Hadoop y Hbase y puede coordinarse en aplicaciones distribuidas. Las funciones principales de ZooKeeper incluyen: mantenimiento de configuración, servicios de nombres de dominio, sincronización distribuida y servicios de componentes.

7. Phoenix

Phoenix es un motor sql de código abierto escrito en lenguaje Java.

8. Avro y Protobuf

Avro y Protobuf son sistemas de serialización de datos adecuados para el almacenamiento de datos. Tienen tipos de estructura de datos ricos y se pueden utilizar en muchos idiomas diferentes.

9. Cassandra

Apache Cassandra es una base de datos que se ejecuta en servidores o infraestructura en la nube y puede proporcionar una plataforma perfecta para los datos. Tiene alto rendimiento, escalabilidad y alta linealidad.

Cassandra admite la replicación mutua entre centros de datos con baja latencia y no se ve afectada por cortes de energía. Su modelo de datos tiene índices de columnas, vistas de alto rendimiento y almacenamiento en caché integrado.

10. Kafka

Kafka es un sistema distribuido de mensajería de publicación y suscripción que puede proporcionar mensajes en tiempo real a través de clústeres. Tiene un alto rendimiento y está unificado principalmente mediante el uso de carga paralela de Hadoop. Procesamiento de mensajes en línea y fuera de línea.

11. Spark

Spark es un motor informático rápido y general diseñado para el procesamiento de datos a gran escala. Proporciona un marco integral y unificado para gestionar diversas necesidades de procesamiento de big data. El desarrollo de conjuntos de datos y fuentes de datos requiere dominar los conceptos básicos de Spark, SparkJob, Spark RDD, implementación de trabajos de Spark y asignación de recursos, Spark shuffle, administración de memoria de Spark, variables de transmisión de Spark, Spark SQL, Spark Streaming y Spark ML y otros conocimientos relacionados.

12. Flume

Flume es un sistema de procesamiento de registros masivo con alta disponibilidad, alta confiabilidad y características distribuidas. Puede recopilar, agregar y transmitir registros. Flume puede personalizar el remitente de datos para recopilar datos, o simplemente puede procesar los datos y escribirlos en el receptor de datos.

Además de las habilidades requeridas en la industria de big data mencionadas aquí, si desea un desarrollo más fluido y a largo plazo en el futuro, también necesitará mejorar continuamente sus propias habilidades.