hadoop大數據開發基礎

⑴ 大數據開發工程師要學習哪些課程

1.大數據工程師工作中會做什麼？

集群運維：安裝、測試、運維各種大數據組件
數據開發：細分一點的話會有ETL工程師、數據倉庫工程師等
數據系統開發：偏重Web系統開發，比如報表系統、推薦系統等
這裡面有很多內容其實是十分重合的，下面大致聊一下每一塊內容大致需要學什麼，以及側重點。
2.集群運維
數據工程師，基本上是離不開集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有專門的運維幫你搞定，新組件的引入一般都要自己來動手的。
因此這就要求數據工程師了解各種大數據的組件。
由於要自己的安裝各種開源的組件，就要求數據工程師要具備的能力： linux 。要對Linux比較熟悉，能各種自己折騰著玩。
由於現在的大數據生態系統基本上是 JVM系的，因此在語言上，就不要猶豫了，JVM系的java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要學的很深，Scala就看情況了。
3. ETL
ETL在大數據領域主要體現在各種數據流的處理。這一塊一方面體現在對一些組件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapRece;另一方面就是編程語言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。
4.系統開發
我們大部分的價值最後都會由系統來體現，比如報表系統和推薦系統。因此就要求有一定的系統開發能力，最常用的就是 Java Web這一套了，當然Python也是挺方便的。
需要注意的是，一般數據開發跑不掉的就是各種提數據的需求，很多是臨時和定製的需求，這種情況下， Sql就跑不掉了，老老實實學一下Sql很必要。
如何入門？
前面提到了一些數據工程師會用到的技能樹，下面給一個入門的建議，完全個人意見。
1.了解行業情況
剛開始一定要了解清楚自己和行業的情況，很多人根本就分不清招聘信息中的大數據和數據挖掘的區別就說自己要轉行，其實是很不負責的。不要總是趕熱點，反正我就是經常被鄙視做什麼大數據開發太Low，做數據就要做數據挖掘，不然永遠都是水貨。
2.選擇學習途徑
如果真是清楚自己明確地想轉數據開發了，要考慮一下自己的時間和精力，能拿出來多少時間，而且在學習的時候最好有人能多指點下，不然太容易走彎路了。
在選擇具體的學習途徑時，要慎重一點，有幾個選擇：
自學
報班
找人指點
別的不說了，報班是可以考慮的，不要全指望報個輔導班就能帶你上天，但是可以靠他幫你梳理思路。如果有專業從事這一行的人多幫幫的話，是最好的。不一定是技術好，主要是可溝通性強。
3.學習路線
學習路線，下面是一個大致的建議：
第一階段
先具備一定的Linux和Java的基礎，不一定要特別深，先能玩起來，Linux的話能自己執行各種操作，Java能寫點小程序。這些事為搭建Hadoop環境做准備。
學習Hadoop，學會搭建單機版的Hadoop，然後是分布式的Hadoop，寫一些MR的程序。
接著學學Hadoop生態系統的其它大數據組件，比如Spark、Hive、Hbase，嘗試去搭建然後跑一些官網的Demo。
Linux、Java、各種組件都有一些基礎後，要有一些項目方面的實踐，這時候找一些成功案例，比如搜搜各種視頻教程中如何搞一個推薦系統，把自己學到的用起來。
第二階段
到這里是一個基本的階段了，大致對數據開發有一些了解了。接著要有一些有意思內容可以選學。
數據倉庫體系：如何搞數據分層，數據倉庫體系該如何建設，可以有一些大致的了解。
用戶畫像和特徵工程：這一部分越早了解越好。
一些系統的實現思路：比如調度系統、元數據系統、推薦系統這些系統如何實現。
第三階段
下面要有一些細分的領域需要深入進行，看工作和興趣來選擇一些來深入進行
分布式理論：比如Gossip、DHT、Paxo這些構成了各種分布式系統的底層協議和演算法，還是要學一下的。
數據挖掘演算法：演算法是要學的，但是不一定純理論，在分布式環境中實現演算法，本身就是一個大的挑戰。
各種系統的源碼學習：比如Hadoop、Spark、Kafka的源碼，想深入搞大數據，源碼跑不掉。

⑵ 大數據開發要懂大數據的哪些東西

大數據開發課程都講什麼？
大數據工程師是2020年最熱門的崗位之一，大數據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。
大數據開發最核心的課程就是Hadoop框架，在學習大數據開發工程師技術之前，一般都會先學到Java基本語法和框架，這是通往大數據工程師的橋梁。
今天，西安匯傑.用友學院給大家介紹大數據開發課程的學習提綱。
第一部分java基礎：java概述、運行機制、環境配置、常規命令、java標識符、判斷語句、循環語句及數組；
第二部分J2SE：java的類與對象、內存及堆等、Java的重載、關鍵字、Object類、java線程；
第三部分資料庫及標簽：SQL語法、PL/SQL語法、網頁腳本、伺服器、CSS、Jsp及servlet；
第四部分大數據基礎及實踐：Linux、hadoop分布安裝、MapRece理論實踐、hadoop環境、Spark和Storm、大數據挖掘與機器學習；
第五部分框架：持久層框架、spring及框架整合
這些只是大數據學習的大概框架部分，裡麵包含很多的小細節。
學習大數據開發需要有足夠的耐心、細心，每一個小知識點都有它獨特的作用。所以在這里西安匯傑.用友學院建議大家：
1、學習期間做好各項筆記，越詳細越好；
2、每個技術點都要反復練習，理解並熟悉為止；
3、善於總結，總結知識點，總結自己容易出錯的地方；
4、有問題及時弄清楚，切不可積攢，為後面學習帶來困擾；
5、每個章節所學的所有技術，一定要結合在一起，連貫性操作練習。
在這科技突飛猛進，大數據人才又極為缺乏的社會，盡早掌握這項技術，盡早掌握時代風向標。
始於春暖花開，終於炎炎夏日。大數據開發工程師的學習周期一般在4個月到四個半月，春暖花開之時開始學習，在炎炎夏日之時即可上崗，職場便能穩定下來，通過技術逐漸提高生活質量，改變人生。

⑶ 如何架構大數據系統hadoop

大數據數量龐大，格式多樣化。

大量數據由家庭、製造工廠和辦公場所的各種設備、互聯網事務交易、社交網路的活動、自動化感測器、移動設備以及科研儀器等生成。

它的爆炸式增長已超出了傳統IT基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的數據管理問題。

因此必須開發新的數據架構，圍繞「數據收集、數據管理、數據分析、知識形成、智慧行動」的全過程，開發使用這些數據，釋放出更多數據的隱藏價值。

一、大數據建設思路

1）數據的獲得

大數據產生的根本原因在於感知式系統的廣泛使用。

隨著技術的發展，人們已經有能力製造極其微小的帶有處理功能的感測器，並開始將這些設備廣泛的布置於社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。

這些設備會源源不斷的產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。

因此在數據收集方面，要對來自網路包括物聯網、社交網路和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。

2）數據的匯集和存儲

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了

數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。

應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。

數據存儲要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便於日後檢索的標簽。

3）數據的管理

大數據管理的技術也層出不窮。

在眾多技術中，有6種數據管理技術普遍被關注，即分布式存儲與計算、內存資料庫技術、列式資料庫技術、雲資料庫、非關系型的資料庫、移動資料庫技術。

其中分布式存儲與計算受關注度最高。

上圖是一個圖書數據管理系統。

4）數據的分析

數據分析處理：有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的數據中綜合信息，並導出可理解的內容。

大數據的處理類型很多，主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種。

批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理數據。

挖掘的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。

5）大數據的價值：決策支持系統

大數據的神奇之處就是通過對過去和現在的數據進行分析，它能夠精確預測未來；通過對組織內部的和外部的數據整合，它能夠洞察事物之間的相關關系；通過對海量數據的挖掘，它能夠代替人腦，承擔起企業和社會管理的職責。

6）數據的使用

大數據有三層內涵：一是數據量巨大、來源多樣和類型多樣的數據集；二是新型的數據處理和分析技術；三是運用數據分析形成價值。

大數據對科學研究、經濟建設、社會發展和文化生活等各個領域正在產生革命性的影響。

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。

二、大數據基本架構

基於上述大數據的特徵，通過傳統IT技術存儲和處理大數據成本高昂。

一個企業要大力發展大數據應用首先需要解決兩個問題：一是低成本、快速地對海量、多類別的數據進行抽取和存儲；二是使用新的技術對數據進行分析和挖掘，為企業創造價值。

因此，大數據的存儲和處理與雲計算技術密不可分，在當前的技術條件下，基於廉價硬體的分布式系統（如Hadoop等）被認為是最適合處理大數據的技術平台。

Hadoop是一個分布式的基礎架構，能夠讓用戶方便高效地利用運算資源和處理海量數據，目前已在很多大型互聯網企業得到了廣泛應用，如亞馬遜、Facebook和Yahoo等。

其是一個開放式的架構，架構成員也在不斷擴充完善中，通常架構如圖2所示：

Hadoop體系架構

（1）Hadoop最底層是一個HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系統），存儲在HDFS中的文件先被分成塊，然後再將這些塊復制到多個主機中（DataNode，數據節點）。

（2）Hadoop的核心是MapRece（映射和化簡編程模型）引擎，Map意為將單個任務分解為多個，而Rece則意為將分解後的多任務結果匯總，該引擎由JobTrackers（工作追蹤，對應命名節點）和TaskTrackers（任務追蹤，對應數據節點）組成。

當處理大數據查詢時，MapRece會將任務分解在多個節點處理，從而提高了數據處理的效率，避免了單機性能瓶頸限制。

（3）Hive是Hadoop架構中的數據倉庫，主要用於靜態的結構以及需要經常分析的工作。

Hbase主要作為面向列的資料庫運行在HDFS上，可存儲PB級的數據。

Hbase利用MapRece來處理內部的海量數據，並能在海量數據中定位所需的數據且訪問它。

（4）Sqoop是為數據的互操作性而設計，可以從關系資料庫導入數據到Hadoop，並能直接導入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架構中負責應用程序的協調工作，以保持Hadoop集群內的同步工作。

（6）Thrift是一個軟體框架，用來進行可擴展且跨語言的服務的開發，最初由Facebook開發，是構建在各種編程語言間無縫結合的、高效的服務。

Hadoop核心設計

Hbase——分布式數據存儲系統

Client：使用HBase RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信

Zookeeper：協同服務管理，HMaster通過Zookeepe可以隨時感知各個HRegionServer的健康狀況

HMaster: 管理用戶對表的增刪改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模塊，主要負責響應用戶I/O請求，向HDFS文件系統中讀寫數據

HRegion:Hbase中分布式存儲的最小單元，可以理解成一個Table

HStore：HBase存儲的核心。

由MemStore和StoreFile組成。

HLog：每次用戶操作寫入Memstore的同時，也會寫一份數據到HLog文件

結合上述Hadoop架構功能，大數據平台系統功能建議如圖所示：

應用系統：對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量數據撲面而至。

於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。

數據平台：藉助大數據平台，未來的互聯網路將可以讓商家更了解消費者的使用**慣，從而改進使用體驗。

基於大數據基礎上的相應分析，能夠更有針對性的改進用戶體驗，同時挖掘新的商業機會。

數據源：數據源是指資料庫應用程序所使用的資料庫或者資料庫伺服器。

豐富的數據源是大數據產業發展的前提。

數據源在不斷拓展，越來越多樣化。

如：智能汽車可以把動態行駛過程變成數據，嵌入到生產設備里的物聯網可以把生產過程和設備動態狀況變成數據。

對數據源的不斷拓展不僅能帶來採集設備的發展，而且可以通過控制新的數據源更好地控制數據的價值。

然而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐，就已有有限的數據資源來說，還存在標准化、准確性、完整性低，利用價值不高的情況，這**降低了數據的價值。

三、大數據的目標效果

通過大數據的引入和部署，可以達到如下效果：

1）數據整合

·統一數據模型：承載企業數據模型，促進企業各域數據邏輯模型的統一；

·統一數據標准：統一建立標準的數據編碼目錄，實現企業數據的標准化與統一存儲；

·統一數據視圖：實現統一數據視圖，使企業在客戶、產品和資源等視角獲取到一致的信息。

2）數據質量管控

·數據質量校驗：根據規則對所存儲的數據進行一致性、完整性和准確性的校驗，保證數據的一致性、完整性和准確性；

·數據質量管控：通過建立企業數據的質量標准、數據管控的組織、數據管控的流程，對數據質量進行統一管控，以達到數據質量逐步完善。

3）數據共享

·消除網狀介面，建立大數據共享中心，為各業務系統提供共享數據，降低介面復雜度，提高系統間介面效率與質量；

·以實時或准實時的方式將整合或計算好的數據向外系統提供。

4）數據應用

·查詢應用：平台實現條件不固定、不可預見、格式靈活的按需查詢功能；

·固定報表應用：視統計維度和指標固定的分析結果的展示，可根據業務系統的需求，分析產生各種業務報表數據等；

·動態分析應用：按關心的維度和指標對數據進行主題性的分析，動態分析應用中維度和指標不固定。

四、總結

基於分布式技術構建的大數據平台能夠有效降低數據存儲成本，提升數據分析處理效率，並具備海量數據、高並發場景的支撐能力，可大幅縮短數據查詢響應時間，滿足企業各上層應用的數據需求。

⑷ 大數據和Hadoop什麼關系為什麼大數據要學習Hadoop

大數據是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大數據已經形成了從數據採集、整理、傳專輸、存儲、安全、分析屬、呈現和應用等一系列環節。
Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構，是用Java語言開發的一個開源分布式計算平台，適合大數據的分布式存儲和計算平台。

Hadoop是目前被廣泛使用的大數據平台，本身就是大數據平台研發人員的工作成果，Hadoop是目前比較常見的大數據支撐性平台。
由於Hadoop是一個開源的大數據系統平台，所以你們聽得最多。除了Hadoop平台外，還有其他系統平台。

⑸ 學習大數據需要哪些基礎

第一：計算機基礎知識。計算機基礎知識涉及到三大塊內容，包括操作系統、編程語言和計算機網路，其中操作系統要重點學習一下Linux操作系統，編程語言可以選擇Java或者Python。如果要從事大數據開發，應該重點關注一下Java語言，而如果要從事大數據分析，可以重點關注一下Python語言。計算機網路知識對於大數據從業者來說也比較重要，要了解基本的網路通信過程，涉及到網路通信層次結構和安全的相關內容。
第二：資料庫知識。資料庫知識是學習大數據相關技術的重要基礎，大數據的技術體系有兩大基礎，一部分是分布式存儲，另一部分是分布式計算，所以存儲對於大數據技術體系有重要的意義。初學者可以從Sql語言開始學起，掌握關系型資料庫知識對於學習大數據存儲依然有比較重要的意義。另外，在大數據時代，關系型資料庫依然有大量的應用場景。
第三：數學和統計學知識。從學科的角度來看，大數據涉及到三大學科基礎，分別是數學、統計學和計算機，所以數學和統計學知識對於大數據從業者還是比較重要的。從大數據崗位的要求來看，大數據分析崗位（演算法）對於數學和統計學知識的要求程度比較高，大數據開發和大數據運維則稍微差一些，所以對於數學基礎比較薄弱的初學者來說，可以考慮向大數據開發和大數據運維方向發展。

⑹ 大數據需要學哪些內容

大數據需要學習的內容有：Java編程技術；Linux命令；Hadoop；Hive；Avro與Protobuf；ZooKeeper；HBase；phoenix；Redis；Flume；SSM；Kafka；Scala；Spark；Azkaban和Python與數據分析。

3、Hadoop

Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapRece為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作。

⑺ 大數據學習需要哪些課程

主修課程抄：面向對象襲程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等

⑻ 學習大數據要什麼基礎

大數據開發學習要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基礎知識。

學會這兩項基礎後，接下來就需要學習大數據相關的技術了。首先學習Hadoop，需要學習它的HDFS、MapRece和YARN的組件，學會了這些，接下來就按順序學習Zookeeper，Mysql，Sqoop，Hive，Oozie，Hbase，Kafka，Spark。當我們把這些技術都學會了，基本上就能成為一個專業的大數據開發工程師了。

之後再進階提高一下，學習一下python、機器學習、數據分析等知識，能讓自己在今後的工作中更好的配合演算法工程師、數據分析師，讓自己變得更進步更優秀。