大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段,萌芽期,成熟期和大规模应用期,20世纪90年至21世纪初,为萌芽期,随着,一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用,度过了数据萌芽,21世纪前十年则为成熟期,主要标志为,大数据解决方案逐渐走向成熟,形成了并行计算与分布式系统两大核心技,谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧,Hadoop平台开始大行期道,2010年以后,为大规模应用期,标志为,数据应用* * *各行各业,数据驱动决策,信息社会智能化程度快速提高。
数据时代的到来,也推动了数据行业的发展,包括企业使用数据获取价值,促使了大量人员从事于数据的学习,学习大数据需要掌握基础知识,接下从我的角度,为大家做个简要的阐述。
学习大数据需要掌握的知识,初期了解概念,后期就要学习数据技术,主要包括:
1。大数据概念
2。大数据的影响
3。大数据的影响
4。大数据的应用
5。大数据的产业
6。大数据处理架构Hadoop
7。大数据关键技术
8。大数据的计算模式
后三个牵涉的技术,就复杂一点了,可以细说一下:
1。大数据处理架构Hadoop: Hadoop的特性,Hadoop生态系统,Hadoop的安装与使用;
2。大数据关键技术技术:数据采集,数据存储与管理,数据处理与分析,数据隐私与安全;
3。大数据处理计算模式:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算
。在入门学习大数据的过程当中有遇见学习,行业,缺乏系统学习路线,系统学习规划,欢迎你加入我的大数据学习交流裙:251956502,裙文件有我这几年整理的大数据学习手册,开发工具,PDF文档书籍,你可以自行下载。
想要学好大数据需掌握以下技术:
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<李> Java编程技术李
Java编程技术是大数据学习的基础,Java是一种强类型语言,拥有极高的跨平台能力,可以编写桌面应用程序,网络应用程序,分布式系统和嵌入式系统应用程序等,是大数据工程师最喜欢的编程工具,因此,想学好大数据,掌握Java基础是必不可少的!
2. linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的,相比Linux操作系统,Windows操作系统是封闭的操作系统,开源的大数据软件很受限制,因此,想从事大数据开发相关工作,还需掌握Linux基础操作命令。
Hadoop是大数据开发的重要框架,其核心是HDFS和MapReduce, HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce为海量的数据提供了计算,因此,需要重点掌握,除此之外,还需要掌握Hadoop集群,Hadoop集群管理,以纱及Hadoop高级管理等相关技术与操作!
蜂巢是基于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,十分适合数据仓库的统计分析。对于蜂巢需掌握其安装,应用及高级操作等。
Avro与Protobuf均是数据序列化系统,可以提供丰富的数据结构类型,十分适合做数据存储,还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式,学习大数据,需掌握其具体用法。
6.动物园管理员
管理员是Hadoop和Hbase的重要组件,是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护,域名服务,分布式同步,组件服务等,在大数据开发中要掌握饲养员的常用命令及功能的实现方法。
HBase是一个分布式的,面向列的开源数据库,它不同于一般的关系数据库,更适合于非结构化数据存储的数据库,是一个高可靠性,高性能,面向列,可伸缩的分布式存储系统,大数据开发需掌握HBase基础知识,应用,架构以及高级用法等。
凤凰8.
凤凰是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎,其具有动态列,散列加载,查询服务器,追踪,事务,用户自定义函数,二级索引,命名空间映射,数据收集,行时间戳列,分页查询,跳跃查询,视图以及多租户的特性,大数据开发需掌握其原理和使用方法。
