大数据分析应该掌握哪些基础知识？

Posted 2023-03-13

Java基础语法

· 分支结构if/switch

· 循环结构for/while/do while

· 方法声明和调用

· 方法重载

· 数组的使用

· 命令行参数、可变参数

IDEA

· IDEA常用设置、常用快捷键

· 自定义模板

· 关联Tomcat

· Web项目案例实操

面向对象编程

· 封装、继承、多态、构造器、包

· 异常处理机制

· 抽象类、接口、内部类

· 常有基础API、集合List/Set/Map

· 泛型、线程的创建和启动

· 深入集合源码分析、常见数据结构解析

· 线程的安全、同步和通信、IO流体系

· 反射、类的加载机制、网络编程

Java8/9/10/11新特性

· Lambda表达式、方法引用

· 构造器引用、StreamAPI

· jShell(JShell)命令

· 接口的私有方法、Optional加强

· 局部变量的类型推断

· 更简化的编译运行程序等

MySQL

· DML语言、DDL语言、DCL语言

· 分组查询、Join查询、子查询、Union查询、函数

· 流程控制语句、事务的特点、事务的隔离级别等

JDBC

· 使用JDBC完成数据库增删改查操作

· 批处理的操作

· 数据库连接池的原理及应用

· 常见数据库连接池C3P0、DBCP、Druid等

Maven

· Maven环境搭建

· 本地仓库&中央仓库

· 创建Web工程

· 自动部署

· 持续继承

· 持续部署

Linux

· VI/VIM编辑器

· 系统管理操作&远程登录

· 常用命令

· 软件包管理&企业真题

Shell编程

· 自定义变量与特殊变量

· 运算符

· 条件判断

· 流程控制

· 系统函数&自定义函数

· 常用工具命令

· 面试真题

Hadoop

· Hadoop生态介绍

· Hadoop运行模式

· 源码编译

· HDFS文件系统底层详解

· DN&NN工作机制

· HDFS的API操作

· MapReduce框架原理

· 数据压缩

· Yarn工作机制

· MapReduce案例详解

· Hadoop参数调优

· HDFS存储多目录

· 多磁盘数据均衡

· LZO压缩

· Hadoop基准测试

Zookeeper

· Zookeeper数据结果

· 内部原理

· 选举机制

· Stat结构体

· 监听器

· 分布式安装部署

· API操作

· 实战案例

· 面试真题

· 启动停止脚本

HA+新特性

· HDFS-HA集群配置

Hive

· Hive架构原理

· 安装部署

· 远程连接

· 常见命令及基本数据类型

· DML数据操作

· 查询语句

· Join&排序

· 分桶&函数

· 压缩&存储

· 企业级调优

· 实战案例

· 面试真题

Flume

· Flume架构

· Agent内部原理

· 事务

· 安装部署

· 实战案例

· 自定义Source

· 自定义Sink

· Ganglia监控

Kafka

· 消息队列

· Kafka架构

· 集群部署

· 命令行操作

· 工作流程分析

· 分区分配策略

· 数据写入流程

· 存储策略

· 高阶API

· 低级API

· 拦截器

· 监控

· 高可靠性存储

· 数据可靠性和持久性保证

· ISR机制

· Kafka压测

· 机器数量计算

· 分区数计算

· 启动停止脚本

DataX

· 安装

· 原理

· 数据一致性

· 空值处理

· LZO压缩处理

Scala

· Scala基础入门

· 函数式编程

· 数据结构

· 面向对象编程

· 模式匹配

· 高阶函数

· 特质

· 注解&类型参数

· 隐式转换

· 高级类型

· 案例实操

Spark Core

· 安装部署

· RDD概述

· 编程模型

· 持久化&检查点机制

· DAG

· 算子详解

· RDD编程进阶

· 累加器&广播变量

Spark SQL

· SparkSQL

· DataFrame

· DataSet

· 自定义UDF&UDAF函数

Spark Streaming

· SparkStreaming

· 背压机制原理

· Receiver和Direct模式原理

· Window原理及案例实操

· 7x24 不间断运行&性能考量

Spark内核&优化

· 内核源码详解

· 优化详解

Hbase

· Hbase原理及架构

· 数据读写流程

· API使用

· 与Hive和Sqoop集成

· 企业级调优

Presto

· Presto的安装部署

· 使用Presto执行数仓项目的即席查询模块

Ranger2.0

· 权限管理工具Ranger的安装和使用

Azkaban3.0

· 任务调度工具Azkaban3.0的安装部署

· 使用Azkaban进行项目任务调度，实现电话邮件报警

Kylin3.0

· Kylin的安装部署

· Kylin核心思想

· 使用Kylin对接数据源构建模型

Atlas2.0

· 元数据管理工具Atlas的安装部署

Zabbix

· 集群监控工具Zabbix的安装部署

DolphinScheduler

· 任务调度工具DolphinScheduler的安装部署

· 实现数仓项目任务的自动化调度、配置邮件报警

Superset

· 使用SuperSet对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Echarts

· 使用Echarts对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Redis

· Redis安装部署

· 五大数据类型

· 总体配置

· 持久化

· 事务

· 发布订阅

· 主从复制

Canal

· 使用Canal实时监控mysql数据变化采集至实时项目

Flink

· 运行时架构

· 数据源Source

· Window API

· Water Mark

· 状态编程

· CEP复杂事件处理

Flink SQL

· Flink SQL和Table API详细解读

Flink 内核

· Flink内核源码讲解

· 经典面试题讲解

Git&GitHub

· 安装配置

· 本地库搭建

· 基本操作

· 工作流

· 集中式

ClickHouse

· ClickHouse的安装部署

· 读写机制

· 数据类型

· 执行引擎

DataV

· 使用DataV对实时项目需求计算结果进行可视化展示

sugar

· 结合Springboot对接百度sugar实现数据可视化大屏展示

Maxwell

· 使用Maxwell实时监控MySQL数据变化采集至实时项目

ElasticSearch

· ElasticSearch索引基本操作、案例实操

Kibana

· 通过Kibana配置可视化分析

Springboot

· 利用Springboot开发可视化接口程序

参考技术A 如果是分析师方向，那么建议最基础的sql需要熟练掌握，另外需要掌握一些大数据组件的使用，比如hive,spark sql,presto等等，当然了，excel的常用透视等等也是基本功。对于分析人员来说，思维能力的训练尤其重要 参考技术B 1，计算机语言：python语言，Java语言二选一。！提示（想要处理千万级别的数据量，还是得会Java语言）

2，基本的高数知识，线性代数知识，概率论知识。
3，对常用的数据类型要能进行灵活转换，数据结构是基础。
4，数据处理，万级数据量，可以选择使用Excel。十万级数据量可以使用python。更大数据量使用Java处理。
5，可视化，有Excel，echarts，pyecharts，html这些方式，根据数据量的大小来自行选择。
6，最后，希望我的回复能对您有所帮助，祝你成功！