从BAT大数据工程师那里总结的大数据学习方法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了从BAT大数据工程师那里总结的大数据学习方法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

认识大数据

什么是大数据?可能有人会说写字楼的所有人的资料信息就是个大数据。NO!这里的数据只能说比较大,但却不能称之为大数据。百度百科上给出了很明确的解释“大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”

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在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:529867072,群里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据软件开发相关的),包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

大数据有五个特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。其中Volume就是普遍认为的数据足够大,因此数据大并不能说就是大数据,话句话说数据大只是大数据其中的一个特点。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

现在我们“从相认到相识”,清楚的认识什么是大数据,如果区分大数据和数据大,是我们学习大数据走的第一步。

怎么开始学

拥有了“第一砖”后就是你即将选择师门的时候了,敲开山门的“第二砖”则是学习大数据的基础,就如同在门派中修炼内功,有助你行走江湖,话不多说我们来看看会涉及到哪些基础吧!

1、 javaSE,EE(SSM)

90%的大数据框架都是java写的。

如:MongoDB--最受欢迎的,跨平台的,面向文档的数据库。 Hadoop--用Java编写的开源软件框架,用于分布式存储,并对非常大的数据集进行分布式处理。

Spark --Apache Software Foundation中最活跃的项目,是一个开源集群计算框架。

Hbase--开放源代码,非关系型,分布式数据库,采用Google的BigTable建模,用Java编写,并在HDFS上运行。

2、就是大数据里面的基础和工具

要想建一座稳固的高楼大厦基础是必须打好的,掌握好Linux必备知识,熟悉python的使用与爬虫的编写搭建Hadoop(CHD)基础,为学习大数据技术打好基础

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进阶技术

1、大数据离线分析

掌握大数据核心基础组件:HDFS,MapReduce及yarn。掌握MapReduce编程思想及通用大数据计算平台:“spark”

可以通过实战项目熟悉用户行为分析业务的背景,掌握离线数据处理的流程(用户分析项目是离线处理经典的项目)、架构及相关技术的运用。

2、、大数据实时计算

掌握实时处理主流技术组件:kafka,spark streaming,flink,storm,hbase

再通过实时交易监控项目来融合自己学习的

总结:希望能对大数据有兴趣的朋友一种启发式作用,方法的学习还需要在有兴趣的基础上刻苦专研、融会贯通。

以上是关于从BAT大数据工程师那里总结的大数据学习方法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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