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学大数据从哪入手,转行大数据工程师需要什么技术?

发布时间:2021-01-14 10:27:42 | 次浏览
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。
大数据是什么,转行大数据工程师需要什么岗位?今天我们来具体分析一下。
什么是大数据?
首先我们要知道什么是大数据?
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。
大数据需要什么基础
大数据需要什么基础?学习大数据需要以下几个方面的基础:
1、 编程语言基础
2、 Linux系统的基本操作
3、 数据库
4、 Hadoop架构基础
5、 机器学习
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。

 

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