大數(shù)據(jù)開發(fā)最核心的課程就是Hadoop框架,幾乎可以說Hadoop就是大數(shù)據(jù)開發(fā)。這個框架就類似于Java應用開發(fā)的SSH/SSM框架,都是Apache基金會或者其他Java開源社區(qū)團體的能人牛人開發(fā)的貢獻給大家使用的一種開源Java框架。
Java語言是王道就是這個道理,Java的核心代碼是開源的,是經(jīng)過全球能人牛人共同學習共同研發(fā)共同檢驗的,所以說Java是最經(jīng)得住檢驗的語言,而且任何人都可以學習Java核心技術并且使用核心技術開發(fā)出像android一樣的系統(tǒng)和Hadoop一樣的框架。如果把編程的世界比作一棵樹,那么Java是根,SSH和Hadoop這樣的框架都是它開得枝散得葉。
在這里還是要推薦下我自己建的大數(shù)據(jù)學習交流群:529867072,群里都是學大數(shù)據(jù)開發(fā)的,如果你正在學習大數(shù)據(jù) ,小編歡迎你加入,大家都是軟件開發(fā)黨,不定期分享干貨(只有大數(shù)據(jù)軟件開發(fā)相關的),包括我自己整理的一份最新的大數(shù)據(jù)進階資料和高級開發(fā)教程,歡迎進階中和進想深入大數(shù)據(jù)的小伙伴加入。
由于大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師是目前IT培訓界最熱門的專業(yè),大數(shù)據(jù)技術人才是引領智能革命的弄潮兒,是智能時代最直接的受益者,這么重要的專業(yè)科多一定要給大家講解的詳細透徹,以Hadoop生態(tài)圈為主,介紹目前大數(shù)據(jù)應用級開發(fā)工程師在工作當中所用到的全部技術,建議大家在學習大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師專業(yè)之前,要有一定的Java基本語法和框架的學習經(jīng)驗。
大數(shù)據(jù)的零基礎課程包含java+大數(shù)據(jù)開發(fā)兩個部分,提高課程針對有java開發(fā)經(jīng)驗的朋友只包含大數(shù)據(jù)部分。因為根據(jù)前面的介紹你應該知道了,大數(shù)據(jù)的學習是需要一定的java基礎的。
開源的Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺
hadoop是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進行分布式處理的軟件框架,hadoop以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數(shù)據(jù)處理,用戶之所以可以輕松的在hadoop上開發(fā)和運行處理海量數(shù)據(jù)的應用數(shù)據(jù),是因為hadoop具有高可靠性、高擴展性、高效性、高容錯性等優(yōu)點。
hadoop大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng):
分布式文件系統(tǒng)-HDFS
提起hadoop文件系統(tǒng),首先想到的是HDFS(Hadoop Distributed File System),HDFS是hadoop主要的文件系統(tǒng),是Hadoop存儲數(shù)據(jù)的平臺,建立在網(wǎng)絡上的分布式存儲系統(tǒng)。hadoop還集成了其他文件系統(tǒng),hadoop的文件系統(tǒng)是一個抽象的概念,HDFS只是其中的一種實現(xiàn)。
分布式計算框架-MapReduce
MapReduce是一種編程模型,是Hadoop處理數(shù)據(jù)的平臺。用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運算。概念"Map(映射)“和"Reduce(歸約)”,和它們的主要思想,都是從函數(shù)式編程語言里借來的,還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下,將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上。
分布式開源數(shù)據(jù)庫-Hbase
HBase – Hadoop Database,HBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫。適合于非結構化數(shù)據(jù)存儲,保留數(shù)據(jù)多個時間段版本。Hbase極大的方便擴展了Hadoop對于數(shù)據(jù)的處理和應用。
大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺模塊生態(tài)圈
Hive
Hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具,處理結構化SQL查詢功能??梢詫⒔Y構化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表,并提供簡單的sql查詢功能,可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行并提交到集群上去執(zhí)行。 其優(yōu)點是學習成本低,可以通過類SQL語句快速實現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計,不必開發(fā)專門的MapReduce應用,不用使用Java編程,十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。
學習Hive時,對于Hive QL中的DDL和DML就是必須要掌握的基礎;表的定義、數(shù)據(jù)導出以及常用的查詢語句的掌握是完成大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的基礎。學會針對Hive進行編程:使用Java API開操作Hive、開發(fā)Hive UDF函數(shù)。掌握好Hive部分高級的特性能大大提升Hive的執(zhí)行效率。在優(yōu)化過程中可以很好的借助于執(zhí)行計劃來進行分析,學習Hive時需要注意Hive性能優(yōu)化是在生產(chǎn)中的最重要的環(huán)節(jié),如何解決數(shù)據(jù)傾斜是關鍵;梳理清楚Hive元數(shù)據(jù)各個表之間的關聯(lián)關系也能提升對Hive的把握能力。
Zookeeper協(xié)調(diào)Hadoop生態(tài)圈各個模塊共同工作
從英文含義上來看Hadoop是小象,Hive是蜜蜂,pig是豬,Zookeeper是動物管理員。那么很顯然Zookeeper的作用是分布式應用程序協(xié)調(diào)服務,為各個模塊提供一致性服務的。
數(shù)據(jù)導入導出框架Sqoop
Sqoop是一款開源的工具,英文含義是象夫,就是喂養(yǎng)大象的人,主要用于在Hadoop(Hive)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(mysql、postgresql…)間進行數(shù)據(jù)的傳遞,可以將一個關系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導進到Hadoop的HDFS中,也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導進到關系型數(shù)據(jù)庫中。
學習目標:
1.了解Sqoop是什么、能做什么及架構 ;
2.能夠進行Sqoop環(huán)境部署 ;
3.掌握Sqoop在生產(chǎn)中的使用 ;
4.能夠使用Sqoop進行ETL操作 。
Scala編程開發(fā)
Scala是一種函數(shù)式面向?qū)ο笳Z言,類似于RUBY和GROOVY語言,它無縫結合了許多前所未有的特性形成一門多范式語言,其中高層并發(fā)模型適用于大數(shù)據(jù)開發(fā)。而同時又運行于JAVA虛擬機之上。
Spark
Spark是目前最流行的大數(shù)據(jù)處理框架,以簡單、易用、性能卓越著稱。豐富的程序接口和庫文件也使得Spark成為業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)快速處理和分布式機器學習的必備工具。
*擴展技能:
python開發(fā)基礎、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘
學習數(shù)據(jù)挖掘工具Sklearn,熟悉數(shù)據(jù)挖掘樸素貝葉斯算法和數(shù)據(jù)挖掘SVM分類算法,并且最終使用Sklearn實現(xiàn)貝葉斯以及SVM算法 。
Storm大數(shù)據(jù)分布式實時計算
Storm是分布式數(shù)據(jù)處理的框架,Storm可以方便地在一個計算機集群中編寫與擴展復雜的實時計算,Storm用于實時處理,就好比 Hadoop 用于批處理。如果說MapReduce降低了并行批處理復雜性,Storm是降低了進行實時處理的復雜性。
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