¿Qué conocimientos y habilidades debe dominar un novato para convertirse en ingeniero de big data?

Primeros pasos En el aprendizaje de big data, todo el mundo siempre ha concedido gran importancia a la parte básica. Sólo cuando se sientan las bases podremos beneficiarnos realmente del desarrollo posterior y crecer más rápido. Como novato en la industria de big data, si desea convertirse en ingeniero de big data, debe dominar algunos conocimientos y habilidades. Entonces, ¿qué conocimientos y habilidades debe dominar un novato para convertirse en ingeniero de big data? Echemos un vistazo más de cerca a continuación.

1. Al aprender big data, principalmente debe sentar las bases en la etapa inicial, incluidos los conceptos básicos de Java y Linux, y luego ingresará oficialmente a la etapa de aprendizaje de tecnología de big data.

2. Aprender Linux es principalmente para prepararse para construir un entorno de clúster de big data, por lo que los comandos del sistema Linux y la programación de shell deben dominarse como contenido principal.

3. Java, principalmente Java

SE, implica una gran cantidad de contenido que debe dominarse, incluido el dominio de las variables, las estructuras de control, los bucles, la encapsulación orientada a objetos, etc. del lenguaje Java; maestro orientado a objetos, flujos IO, estructuras de datos, etc.; reflexión maestra, análisis XML, sockets, subprocesos, bases de datos, etc.

Java EE, no hay mucho contenido que dominar, master html, css, js, protocolo http, Servlet, etc. master Maven, spring, spring

mvc, mybatis y otros contenidos básicos Suficiente.

4. Con la base anterior, ingrese al estudio del marco de la tecnología de big data y aprenda cómo usar sistemas Linux para construir clústeres distribuidos de Hadoop, usar el desarrollo de programas distribuidos de Hadoop y usar Zookeeper para construir Hadoop.

Tener una comprensión preliminar de los marcos de tecnología de big data, como la alta disponibilidad de HA y las llamadas de scripts de Shell.

5. Para Hadoop, los componentes relacionados del sistema deben aprenderse y dominarse gradualmente, incluida la comprensión y el dominio de los principios del marco Mapreduce, el uso de Mapreduce para analizar datos fuera de línea y el uso de Hive para almacenar y analizar datos masivos. , use la base de datos MySQL para almacenar información de metadatos, use expresiones regulares, use scripts de Shell, etc. Utilice Mapreduce y Hive para completar el desarrollo de algunas funciones del proyecto Weibo, aprender a usar flume, etc.

6. Ser capaz de realizar procesamiento de datos en diferentes escenarios de la base de datos hbase, instalar kafka, usar comandos de clúster comunes y usar java

api, y poder usar el lenguaje Scala para posteriores. desarrollo de proyectos Spark. Sentar las bases y aprender a usar sqoop;

7. Dominar la programación central de Spark para el procesamiento por lotes fuera de línea, SparkSQL para consultas interactivas y SparkStreaming para computación de transmisión en tiempo real. una comprensión profunda de los principios de chispa, el ajuste de parámetros de chispa y el conocimiento relacionado con las dimensiones de operación.

Lo anterior es una introducción a las habilidades relevantes para que los principiantes se conviertan en ingenieros de big data. Espero que sea útil para todos. Por supuesto, si desea convertirse en un excelente ingeniero de big data, debe aprender continuamente. y la mejora son la primera prioridad. Espero que todos sigan trabajando duro.