大数据基本课程：大数据课程基本内容讲解
作者：张老师 浏览次数： 2020-03-17 19:18
学习大数据的潮流持续升温，在IT领域的众多发展方向当中，大数据受到的越来越多的青睐，但是学习大数据，很多人本身不具备相关基础，因此常常存在各种小问题。今天我们就从大数据基本课程的角度，来为大家分享一下大数据课程基本内容。、
首先，在学习大数据之前，硬件设备是有一定要求的，至少要4核8G内存64位操作系统，硬盘越大越好，并且尽量有SSD做系统盘，否则在技术框架学习阶段，容易卡到你失去信心。
编程语言要求，尽量学习Java和Scala。Java是Hadoop的编程语言，以Java SE为主，重点学习掌握java NIO，netty，多线程，ClassLoader，jvm底层及调优等，rpc。而Scala，前期学习Spark要用的基本使用即可。
操作系统要求，掌握Linux基本的shell脚本的使用；cpu、内存、网络、磁盘等瓶颈分析及状态查看的工具；scp、ssh、hosts的配置使用；telnet、ping等网络排查命令的使用等。
SQL基础，在Hive，Spark sql等都需要用到，大部分企业也还是以数据仓库为中心，少不了SQL的运用。SQL统计，排序，join，group等，sql语句调优，表设计等，都需要去逐步学习掌握。
Hadoop生态的学习掌握，涵盖Zookeeper，hadoop，hbase，hive，sqoop，flume，kafka，spark，storm等这些框架的作用及基本环境的搭建等。
深入了解mapreduce的核心思想。尤其是shuffle，join，文件输入格式，map数目，reduce数目，调优等。Hive和hbase基本是大数据仓库的标配，要懂调优，故障排查。
实时处理系统框架，主要是Storm和Spark Streaming。
Spark框架，基于内存计算，减少了迭代计算时的I/O开销，具备Hadoop MapReduce的优点，而且解决了其存在的缺陷，大大提升了计算性能。
Storm框架，它与Spark最大的区别在于“实时性”的差异，Storm是“完全实时”的，来一条数据就立刻处理一条，源源不断地流入，适用于对时效性要求更高的场景。
关于大数据基本课程，大数据课程基本内容讲解，相信看完以上的内容，大家也都有了更清楚的了解了。学习大数据，尤其是零基础学习大数据，是需要从基础开始学起的，打好基础，才能在深度上走得更远。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服获取！
首先，在学习大数据之前，硬件设备是有一定要求的，至少要4核8G内存64位操作系统，硬盘越大越好，并且尽量有SSD做系统盘，否则在技术框架学习阶段，容易卡到你失去信心。
编程语言要求，尽量学习Java和Scala。Java是Hadoop的编程语言，以Java SE为主，重点学习掌握java NIO，netty，多线程，ClassLoader，jvm底层及调优等，rpc。而Scala，前期学习Spark要用的基本使用即可。
操作系统要求，掌握Linux基本的shell脚本的使用；cpu、内存、网络、磁盘等瓶颈分析及状态查看的工具；scp、ssh、hosts的配置使用；telnet、ping等网络排查命令的使用等。
SQL基础，在Hive，Spark sql等都需要用到，大部分企业也还是以数据仓库为中心，少不了SQL的运用。SQL统计，排序，join，group等，sql语句调优，表设计等，都需要去逐步学习掌握。
Hadoop生态的学习掌握，涵盖Zookeeper，hadoop，hbase，hive，sqoop，flume，kafka，spark，storm等这些框架的作用及基本环境的搭建等。
深入了解mapreduce的核心思想。尤其是shuffle，join，文件输入格式，map数目，reduce数目，调优等。Hive和hbase基本是大数据仓库的标配，要懂调优，故障排查。
实时处理系统框架，主要是Storm和Spark Streaming。
Spark框架，基于内存计算，减少了迭代计算时的I/O开销，具备Hadoop MapReduce的优点，而且解决了其存在的缺陷，大大提升了计算性能。
Storm框架，它与Spark最大的区别在于“实时性”的差异，Storm是“完全实时”的，来一条数据就立刻处理一条，源源不断地流入，适用于对时效性要求更高的场景。
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