¿La institución de formación de cursos de Java cambiantes comparte qué conocimientos se necesitan para el aprendizaje de big data?
Etapa de almacenamiento de datos: SQL, Oracle, IBM, etc. Hay cursos relacionados. La institución de formación de cursos de Java de Changping recomienda aprender las herramientas de desarrollo de estas empresas según las diferentes empresas, y básicamente puede ser competente en esta etapa.
Limpieza y detección de minería de datos: los ingenieros de big data deben aprender JAVA, Linux, SQL, Hadoop, el sistema de serialización de datos Avro, el almacén de datos Hive, la base de datos distribuida HBase, el almacén de datos Hive y el marco de registro distribuido Flume. , Cursos sobre el sistema de colas distribuidas de Kafka, migración de datos de Sqoop, desarrollo de cerdos y procesamiento de datos en tiempo real de Storm. Aprenda los conocimientos básicos anteriores y comience a convertirse en un ingeniero de big data. Si desea tener un mejor punto de partida, se recomienda aprender habilidades profesionales básicas como programación Scala, Spark y lenguaje R en la empresa en la etapa inicial.
Análisis de datos: por un lado, es para construir un marco de análisis de datos, como determinar que el pensamiento analítico requiere conocimientos teóricos como marketing y gestión, y también hay algunas sugerencias de análisis orientadoras para las conclusiones; análisis de datos.
Ajuste del producto: después del análisis de datos, la consulta y la consulta se enviarán al jefe y al PM para actualizaciones del producto, y luego se enviarán a los programadores para su modificación (los productos FMCG se ajustarán uno por uno).
Así que echemos un vistazo a qué tecnologías necesita dominar el big data.
Kernel de Hadoop
(1) La piedra angular del almacenamiento distribuido: HDFS
Análisis de la composición y principio de funcionamiento de la demostración de introducción de HDFS: bloque de datos, NameNode, DataNode, demostraciones de código JavaAPI de procesos de lectura y escritura de datos, replicación de datos, soluciones HA, tipos de archivos y configuraciones HDFS comunes.
(2) Conceptos básicos de la informática distribuida: MapReduce
Introducción a MapReduce, modelo de programación, introducción a JavaAPI, introducción a casos de programación y ajuste de MapReduce.
(3)Administrador de recursos del clúster Hadoop: YARN
Marco de cálculo del algoritmo de programación del proceso de programación de recursos de infraestructura YARN
Cálculo fuera de línea
(1 ) Herramienta de recopilación de registros sin conexión: Flume
Introducción a los componentes principales de Flume Introducción a ejemplos de Flume: recopilación de registros, escenarios adecuados y problemas comunes.
(2) Hive, una herramienta esencial para el procesamiento por lotes fuera de línea.
Posicionamiento de Hive en la plataforma de big data, arquitectura general, escenarios de uso Análisis de AccessLog Hive DDL & DML presenta particiones, agrupaciones y optimización de muestreo de tablas de funciones de vista (funciones integradas, de ventana y personalizadas).