大数据时代需要学习什么技术?
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想要学习大数据开发,第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程,而是要了解一下大数据行业前景,了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力,掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题,作为一个过来人,今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。
首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能,下面我们分别来说明:
用人单位对于大数据开发人才的能力要求有
技能要求:
1.精通JAVA开发语言,同时熟悉Python、Scala开发语言者优先;
2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术,具有源码阅读及二次开发工作经验;精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具,有源码开发实战经验者优先;
3.熟练使用SQL,熟悉数据库原理,熟悉至少一种主流关系型数据库;熟悉Linux操作系统,熟练使用常用命令,熟练使用shell脚本;熟悉ETL开发,能熟练至少一种ETL(talend、kettle、ogg等)转化开源工具者优先;
4.具有清晰的系统思维逻辑,对解决行业实际问题有浓厚兴趣,具备良好的沟通协调能力及学习能力。
以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能
那么如何具备这些能力,怎么学习了,对于大多数人来说,目前只有通过参加大数据的学习,才能够系统的掌握以上的大数据技能,从而胜任大数据工程师的工作。
首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能,下面我们分别来说明:
用人单位对于大数据开发人才的能力要求有
技能要求:
1.精通JAVA开发语言,同时熟悉Python、Scala开发语言者优先;
2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术,具有源码阅读及二次开发工作经验;精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具,有源码开发实战经验者优先;
3.熟练使用SQL,熟悉数据库原理,熟悉至少一种主流关系型数据库;熟悉Linux操作系统,熟练使用常用命令,熟练使用shell脚本;熟悉ETL开发,能熟练至少一种ETL(talend、kettle、ogg等)转化开源工具者优先;
4.具有清晰的系统思维逻辑,对解决行业实际问题有浓厚兴趣,具备良好的沟通协调能力及学习能力。
以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能
那么如何具备这些能力,怎么学习了,对于大多数人来说,目前只有通过参加大数据的学习,才能够系统的掌握以上的大数据技能,从而胜任大数据工程师的工作。
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2020高考志愿填报,大数据专业解读
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大数据时代需要学习数据的存储和处理技术。
大数据的存储主要是一些分布式文件系统,现在有好些分布式文件系统。比较火的就是GFS,HDFS前者是谷歌的内部使用的,后者是根据谷歌的相关论文用java开发的来源框架。hdfs可以学习。
然后就是数据处理是学mapreduce,这是大数据出的不错的实现,可以基于hdfs实现大数据处理和优化存储。
还有一个比较好的列式存储的数据库hbase,也是为了大数据儿生的非关系型数据库。
然后就是一些辅助工具框架,比如:hive,pig,zookeeper,sqoop,flum。
大数据的存储主要是一些分布式文件系统,现在有好些分布式文件系统。比较火的就是GFS,HDFS前者是谷歌的内部使用的,后者是根据谷歌的相关论文用java开发的来源框架。hdfs可以学习。
然后就是数据处理是学mapreduce,这是大数据出的不错的实现,可以基于hdfs实现大数据处理和优化存储。
还有一个比较好的列式存储的数据库hbase,也是为了大数据儿生的非关系型数据库。
然后就是一些辅助工具框架,比如:hive,pig,zookeeper,sqoop,flum。
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第一阶段
Java第二阶段
JavaEE核心第三阶段
Hadoop生态体系第四阶段
大数据spark生态体系
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2020-01-22 · 百度认证:云南新华电脑职业培训学校官方账号
云南新华电脑学校
云南新华电脑学校是经云南省教育厅批准成立的省(部)级重点计算机专业学校,采用三元化管理模式,教学设备先进,师资雄厚学生毕业即就业,学院引进了电商企业入驻,创建心为电商创业园区,实现在校即创业
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大数据技术的学习内容有很多,包括:
基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段:Python、Scala。
大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。
基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段:Python、Scala。
大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。
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