做大数据工程师需要掌握哪些技能呢?

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Linux:随后大数据相关软件后该 在Linux上运行的,过多过多 Linux要学习的扎实这一,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能为甚你会更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩过多过多 坑,学会shell就能看懂脚本原先能更容易理解和配置大数据集群。还能为甚你会对随后新出的大数据技术学习起来太快了 。

大数据是眼下非常时髦的技术名词,与此同时自然也催生出了这一与大数据出理 相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。

Mysql:这一人 学习完大数据的出理 了,接下来学习学习小数据的出理 工具mysql数据库,随后一会装hive的随后要用到,mysql并能 掌握到哪哪哪几个层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,随后hive的语法和这一 非常这一。

好说完基础了,再句子还并能 学习哪哪哪几个大数据技术,能否按我写的顺序学下去。

于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同:有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、这一是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正随后这么,过多过多 公司会针对买车人的业务类型和团队分工,给这群与大数据打交道的人这一新的头衔和定义:数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等后该 无缘无故在国内公司里无缘无故出现的Title,这一人 将其统称为“大数据工程师”。

大数据只并能 学习Java的标准版JavaSE就能否了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate,Mybaits后该 JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的未必多,只并能 了解就能否了,当然Java为甚连接数据库还是要知道的,像JDBC一定要掌握一下,有同学说Hibernate或Mybaits并能连接数据库啊,为哪哪哪几个不学习一下,我这里后该 说学哪哪哪几个不好,过多过多 我说学哪哪哪几个随后会用你过多过多 时间,到最后工作中过多过多 我常用,我还没看了谁做大数据出理 用到这一 有有四个 东西的,当然你的精力很丰厚句子,能否学好Hibernate或Mybaits的原理,未必只学API,原先能否增加你对Java操作数据库的理解,随后这一 有有四个 技术的核心过多过多 我Java的反射再加JDBC的各种使用。

Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定并能 这一 东西,它能否帮你管理你的Hive随后MapReduce、Spark脚本,还能检查你的程序运行不是执行正确,出错了为甚你会发报警并能帮你重试程序运行,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你后该 喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是后该 有种想屎的感觉。

2、熟悉Java、python、scala语言(大慨并有的是)

1、熟悉Linux开发环境,熟悉Shell命令

Kafka:这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样随后需要 排队出理 ,原先与你合作的其它同学无需叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我为甚出理 得过来,你别怪他随后他后该 搞大数据的,为甚你会跟他讲我把数据装下 队列里你使用的随后有有四个 个拿,原先他就不在 抱怨了马上灰流流的去优化他的程序运行去了,随后出理 不过来过多过多 我他的事情。而后该 你给的问题图片报告 。当然这一人 并能否利用这一 工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时为甚你会与有有四个 叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单出理 ,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Hive:这一 东西对于会SQL语法的来说过多过多 我神器,它能为甚你会出理 大数据变的很简单,无需再费劲的编写MapReduce程序运行。有的人说Pig那?它和Pig差过多掌握有有四个 就能否了。

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Sqoop:这一 是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你并能否无需这一 ,直接把Mysql数据表导出成文件再装下 HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

3、具备较丰厚的基于Hadoop、Map Reduce、Yarn、Storm、Spark、Hive、Hbase、kafka、Flume、HDFS、Spark Streaming等的大数据出理 项目经验。

目前国内的大数据应用多集中在互联网领域,有超过56%的企业在筹备发展大数据研究,“未来5年,94%的公司后该 并能 数据科学家。”

Spark:它是用来弥补基于MapReduce出理 数据带宽上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而后该 去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,过多过多 算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言随后Scala都能否操作它,随后它们后该 用JVM的。

Hadoop工程师用人企业普遍要求掌握以下技术:

Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的随后就会用到它,随后的Hbase也会用到它。它一般用来存放这一相互合作的信息,哪哪哪几个信息比较小一般无需超过1M,后该 使用它的软件对它有依赖,对于这一人 买车人来讲只并能 把它安装正确,让它正常的run起来就能否了。

Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的为甚让key是唯一的,过多过多 它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大过多过多 。过多过多 他常被用于大数据出理 完成随后的存储目的地。

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随后国内的大数据工作还处于有有四个 有待开发的阶段,为甚让能从其中挖出来哪哪几个价值详细取决于工程师的买车人能力。随后身处这一 行业的专家给出了这一人才需求的大体框架,包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景,当然之能否对这一特定领域或行业有比较深入的了解,对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。

Hadoop:这是现在流行的大数据出理 平台几乎随后成为大数据的代名词,过多过多 这一 是必学的。Hadoop中间包括哪哪几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像这一人 电脑的硬盘一样文件都存储在这一 中间,MapReduce是对数据进行出理 计算的,它有个特点过多过多 我不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,为甚让时间随后后该 太快了 过多过多 它叫数据的批出理 。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了,原先就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如这一人 就无需再单独建有有四个 spark的集群了,让它直接跑在现有的hadoop yarn中间就能否了。随便说说把Hadoop的哪哪哪几个组件学明白你就能做大数据的出理 了,只不过你现在还随后对"大数据"到底有多大还这么个太清楚的概念,听我的别纠结这一 。等随后你工作了就会有过多过多 场景遇到几十T/几百T大规模的数据,到随后你就无需随便说说数据大真好,越大越在等你头疼的。当然别怕出理 这么大规模的数据,随后这在等你的价值所在,让哪哪哪几个个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。