成为大数据工程师需要掌握哪些内容。
作者:张老师 浏览次数: 2019-09-24 10:49
身处21世纪的今天,数据分析行业急剧发展,越来越多的企业已经意识到大数据分析的重要性和发展潜力,同时越来越多的传统行业公司开始转型升级,开始引入并发展专属自己的大数据分析部门及岗位。
由此也滋生了越来越多的人想进入大数据领域——或许你是即将毕业的大学生,基于自己的文科背景担忧自己能否零基础入门大数据行业,毕竟隔行如隔山,到时学不进去又误了自己找工作的时间,也是左右皆空啊;
那什么是大数据呢?顾名思义,大数据就是巨量数据,海量数据,也可以说是数量大,结构复杂,类型复杂的数据的集合。而从这些数据中获取有价值的信息的的能力,就是大数据技术。
学习大数据,要从Java开始学起,如果已经有Java编程语言了,学习大数据就会相对轻松很多。在掌握了大数据的基本编程语言之后,就要正式进入大数据相关知识的学习了。
一、编程语言基础
新手学大数据,首先要具备的是编程语言基础,如Java、C++等,要初步掌握面向对象、抽象类、接口、继承、多态和数据流及对象流等基础,编程语言在大数据中占据了不可逾越的地位,掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多,甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。
二、Linux系统的基本操作
Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分,大数据的组件都是在这个系统中跑的。重点是要学习一下Linux环境的搭建,搭建平台有Ubuntu、Centos。内容包括系统配置、系统安装、SSH、软件安装等。
三、数据库
只要跟数据打交道就离不开数据库,SQL语言是每个数据分析师必不可少的一项硬技能,当然,学习大数据SQL也是必经之路。
四、Hadoop架构设计
要学大数据,首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机,从而构建Hadoop集群,再建立spark开发环境,完成大数据环境的配置搭建。也是学习大数据的第一步。
Hadoop生态体系HDFS分布式文件系统;MapReduce分布式计算模型;Yarn分布式资源管理器;Zookeeper分布式协调服务;Habse分布式数据库;Hive分布式数据仓库;Sqoop大数据迁移系统;Spark的基本应用等,是大数据生态圈的组件和作用。
五、机器学习
要使得大数据相关内容得到应用,则必然会涉及大量机器学习及算法的内容,发挥出大数据的优势,让你的办公效率更快,更强。这也是大数据最大的优势所在,使得计算机性能得到最大的利用。