很多同學都知道大數據高薪,有前景。但對于大數據要學哪些技術還不十分清晰,今天我們就來看一下,大數據到底要學哪些技術?
學習大數據首先我們要學習Java語言和Linux操作系統,這兩個是學習大數據的基礎,學習的順序不分前后。
Java
大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME,學習大數據要學習那個方向呢?只需要學習Java的標準版JavaSE就可以了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate,Mybatis都是JavaEE方向的技術在大數據技術里用到的并不多,只需要了解就可以了,當然Java怎么連接數據庫還是要知道的,像JDBC一定要掌握一下。
有同學說Hibernate或Mybites也能連接數據庫啊,為什么不學習一下,我這里不是說學這些不好,而是說學這些可能會用你很多時間,到最 后工作中也不常用,我還沒看到誰做大數據處理用到這兩個東西的,當然你的精力很充足的話,可以學學Hibernate或Mybites的原理,不要只學API,這樣可以增加你對Java操作數據庫的理解,因為這兩個技術的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。
Linux
因為大數據相關軟件都是在Linux上運行的,所以Linux要學習的扎實一些,學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助,能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟件的運行環境和網絡環境配置,能少踩很多坑,學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以后新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了,再說說還需要學習哪些大數據技術,可以按我寫的順序學下去。
Hadoop
這是現在流行的大數據處理平臺幾乎已經成為大數據的代名詞,所以這個是必學的。
Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面,MapReduce是對數據進行處理計算的,它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完,但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
YARN是體現Hadoop平臺概念的重要組件有了它大數據生態體系的其它軟件就能在hadoop上運行了,這樣就能更好的利用HDFS大存儲的優勢和節省更多的資源比如我們就不用再單獨建一個spark的集群了,讓它直接跑在現有的hadoop yarn上面就可以了。
其實把Hadoop的這些組件學明白你就能做大數據的處理了,只不過你現在還可能對"大數據"到底有多大還沒有個太清楚的概念,聽我的別糾結這個。等以后你工作了就會有很多場景遇到幾十T/幾百T大規模的數據,到時候你就不會覺得數據大真好,越大越有你頭疼的。當然別怕處理這么大規模的數據,因為這是你的價值所在,讓那些個搞Javaee的php的html5的和DBA的羨慕去吧。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper
這是個萬金油,安裝Hadoop的HA的時候就會用到它,以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息,這些信息比較小一般不會超過1M,都是使用它的軟件對它有依賴,對于我們個人來講只需要把它安裝正確,讓它正常的run起來就可以了。
Mysql
我們學習完大數據的處理了,接下來學習學習小數據的處理工具mysql數據庫,因為一會裝hive的時候要用到,mysql需要掌握到什么程度那?你能在Linux上把它安裝好,運行起來,會配置簡單的權限,修改root的密碼,創建數據庫。這里主要的是學習SQL的語法,因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop
這個是用于把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個,直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的,當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive
這個東西對于會SQL語法的來說就是神器,它能讓你處理大數據變的很簡單,不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie
既然學會Hive了,我相信你一定需要這個東西,它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本,還能檢查你的程序是否執行正確,出錯了給你發報警并能幫你重試程序,最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的,不然你看著那一大堆腳本,和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase
這是Hadoop生態體系中的NOSQL數據庫,他的數據是按照key和value的形式存儲的并且key是唯 一的,所以它能用來做數據的排重,它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用于大數據處理完成之后的存儲目的地。
后續提高 :當然還是有很有可以提高的地方,比如學習下python,可以用它來編寫網絡爬蟲。這樣我們就可以自己造數據了,網絡上的各種數據你高興都可以下載到你的集群上去處理。
最 后再學習下推薦、分類等算法的原理這樣你能更好的與算法工程師打交道。