大数据在快速发展当中,基于大数据业务的开展,需要更多的专业人才加入,这也带动了很多想要培训学习,加入大数据行业发展。但是因为自身没有基础,不知道该怎么学起。今天的大数据0基础培训分享,我们就来聊聊0基础大数据学习,需要学些什么内容?
1、Java语言基础
整个大数据开发技术栈,主要包含了离线计算和实时计算两大部分,而整个大数据生态中的框架绝大部分都是用Java开发或者兼容了Java的API调用,那么作为基于JVM的第一语言Java就是我们绕不过去的坎,Java语言的基础也是我们阅读源码和进行代码调优的基础。
Java需要掌握语言基础、锁、多线程、并发包中常用的并发容器(J.U.C)等。
2、Linux基础
作为大数据开发的主要环境,Linux也是必须掌握的。
了解Linux的常用命令、远程登录、上传下载、系统目录、文件和目录操作、Linux下的权限体系、压缩和打包、用户和组、Shell脚本的编写、管道操作等,是基础要求。
3、分布式理论
掌握分布式基本概念,集群(Cluster)、负载均衡(Load Balancer)等;掌握分布式理论基础,一致性、2PC和3PC、CAP、时间、时钟和事件顺序、Paxos、Raft、Zab、选举、多数派和租约等。
3、大数据框架网络通信基石——Netty
Netty是当前最流行的NIO框架,Netty在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行业、通信行业等获得了广泛的应用,业界著名的开源组件只要涉及到网络通信,Netty是最佳的选择。
4、离线计算
Hadoop体系是我们学习大数据框架的基石,尤其是MapReduce、HDFS、Yarn三驾马车基本垫定了整个数据方向的发展道路,也是后面我们学习其他框架的基础。
OLAP引擎Hive
Hive是一个数据仓库基础工具,在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便。
列式数据库Hbase
它是Hadoop的生态系统,提供对数据的随机实时读/写访问,是Hadoop文件系统的一部分。
5、实时计算
分布式消息队列Kafka
Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、支持分区的(partition)、多副本的(replica)的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景。
Spark
Spark是专门为大数据处理设计的通用计算引擎,是一个实现快速通用的集群计算平台。它扩展了广泛使用的MapReduce计算模型。高效的支撑更多计算模式,包括交互式查询和流处理。
Flink
Apache Flink是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。掌握Flink集群的搭建、Flink的架构原理、Flink的编程模型是基本要求。
关于大数据0基础培训,0基础大数据学习路线,以上就是简单的介绍了。从零开始学习大数据,需要打好基础,逐步深入,实现技术能力的提升,才能实现就业发展。成都加米谷大数据,
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