大数据如何快速有效的学习?

Posted baijindashuju

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了大数据如何快速有效的学习?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

近几年大数据处于火热中,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高。。。。。。。许多人想要转行,那么作为大数据初学者想往大数据方向发展,该学哪些技术,学习路线是什么样的,如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么我就想问一下,你的专业是什么,对于计算机/软件,你的兴趣是什么?是计算机专业,对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣?是软件专业,对软件开发、编程、写代码感兴趣?还是数学、统计学专业,对数据和数字特别感兴趣。。

其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向,平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易,哪个前景好,哪个钱多。

我先普及一下大数据的4V特征:

数据量大,TB->PB

数据类型繁多,结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等;

商业价值高,但是这种价值需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来;

处理时效性高,海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。

现如今,开源的大数据框架越来越多,越来越强,如下是我列举的关于大数据技术方面的几个服务框架:

文件存储:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

离线计算:Hadoop MapReduce、Spark

流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB

资源管理:YARN、Mesos

日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式协调服务:Zookeeper

集群管理与监控:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

数据挖掘、机器学习:Mahout、Spark MLLib

数据同步:Sqoop

任务调度:Oozie

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