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大数据现在很火很热,但是怎么学习呢?下面我给大家分享一下:
首先给大家普及一下大数据相关知识大数据的4大特征:
1.数据在体量方面很大,比如说文字,有各种各样的来源,有电子书|实体书|杂志|报刊等,它们的数据大吧。
2.数据的类型多种多样,有些是结构化的数据,像存在Oracle,MySQL这些传统的数据库里的数据,一般都是结构化,可以是还有非结构化,比如HTML,WORD,execl等格式。
3.它们的价值密度低,这样说吧,你比如说观看一条数据好像价值也不大,但是分析所有的数据之后呢?总会挖掘出一些 重要的东西。
4.处理这些数据的速度要快。比如像Hadoop技术的MapReduce计算框架,相比传统的数据库处理速度要快,它的吞吐量
特别的大,再比如Spark,Spark在内存方面计算比Hadoop快100倍,在磁盘方面计算快10倍。
大数据的方向的工作有 大数据运维工程师、大数据开发工程师、数据分析、数据挖掘、架构师等。
大数据的技术有
Hadoop HDFS文件系统
MR计算模型
Hive数据仓库
HBase数据库
Flume日志收集
Kafka消息系统
Storm流式计算
Spark生态圈:Spark
Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX
Zookeeper协调系统
NOSQL数据库:Redis、MongoDB
机器学习:Mahout
看到这么多技术是不是有点晕呢?该怎么学习呢?
先学Hadoop
Hadoop框架中由两大模块组成,一个HDFS(Hadoop Distributed File
System),是用来存储需要处理的数据,另外一个是MapReduce,是Hadoop的处理数据的计算模型。
学习一门数据库,像MySQL学点SQL吧
只要你会SQL,你就会使用它。hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
HBase即Hadoop DataBase,Hadoop的数据库,HBase是一种 "NoSQL" 数据库,即不是RDBMS
,不支持SQL作为主要访问手段。
Sqoop是迁移数据工具,可以在很多数据库之间来迁移,
Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架,一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。
使用Kafka完成数据的一次收集,多次消费。它是一个分布式、支持分区的(partition)、多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统。
Spark基于内存计算的框架
Spark Core最为重要再学SparkSQL、Spark Streaming、图计算、机器学习
Storm实时的流计算框架。
后期可以学习机器学习Mahout
基本就是这样的学习顺序。加油学习吧。
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