隨著各行各業的數據量快速增長，無論是從對數據的存儲、分析、處理和挖掘等方面提出了越來越高的要求。IT行業正在逐漸向“DT”行業轉變，未來是以數據為驅動的。所以我認為大數據是未來一個主流方向，了解和學習大數據對我們以後的工作和生活都有一定幫助。

近期我個人學習了大數據工程師微職位這門課，並且已經通過了所有的考核。下面切入正題，分享一下我的學習心得，因為篇幅關系，不涉及具體知識點。

因為這門課是偏大數據分析的，基本上不涉及大數據組件的開發，所以這門課撇開了冗長的java課程。另外，因為涉及到大數據平臺的搭建，需要一定的Linux基礎，而這部分基礎其實可以快速掌握，因此不需要說系統地學完一整套的Linux之後才開始學大數據。當然，如果本身有java或者oracle的基礎的話，學起來是有一定的效率加成的。

1.大數據平臺搭建。我們可以重點掌握Linux的內存結構是怎麽運作的，可以和jvm的特性結合起來。一些文件系統的相關命令參數要熟知，後面可以類比於HDFS。另外，Linux環境變量加載順序和時間配置也需要掌握。

2.MapReduce。大家可以了解它的計算框架，比如MapReduce和YARN的資源調度和處理過程是怎樣的，如何去執行一個MapReduce程序，以及reducer和partitioner等等這些中間過程做了什麽動作。

3.HDFS。有必要去弄明白HDFS分布式文件系統的架構，搞清楚數據和元數據的關系以及安全模式，要去掌握一下HDFS+zookeeper實現HA的方式。hadoop集群的搭建，包括系統準備與初始化

、硬件的選擇、參數配置、集群故障的診斷等，最後可以了解一下HDFS組件的優化。

4.Hbase。可能很多企業不會具體用到Hbase，而這個要視具體場景而定。我們可以先系統的學習概念和一些基礎的操作，同時了解NoSQL以及分布式數據庫的數據模型以及特性，和一些典型應用場景。

5.Flume和Kafka。流式計算我們聽得比較多了，而可能並不清楚具體內容。這裏我們可以去了解流式計算的計算框架，通過實例我們可以比較容易明白flume和kafka如何一起配合來實現一個應用日誌實時分析系統，同時我們在學習spark streaming的時候也可以去類比和Storm/Flink真正的流式計算的區別在哪裏，應用場景和各自的優缺點是什麽。

6.Hive。了解一下hive的產生動機。和傳統sql語句使用上的對比。hive的函數有哪些，有哪些復雜數據類型。怎麽使用hive進行查詢和分析，比如創建庫表，怎麽將hdfs上的數據load到hive裏面查看，怎麽通過sqoop將mysql的數據導入到hive表中等等。需要掌握分區表怎麽使用，怎麽去優化和擴展hive的使用。

7.spark。了解spark sql的出現動機，spark背後的RDD原理。單機版和集群版的部署。RDD、DataFrame和DataSet的關系以及如何演變的。可以重點關註spark程序的運行流程，包括並行處理和數據本地化的概念。最後要掌握spark性能優化的常用方法廣播變量和累加器。

8.數據科學和機器學習。這裏還是需要一定的統計學、概率論、線性代數等數學基礎。可以掌握機器學習裏面的3C，推薦系統的原理等，如何通過spark的組件spark Mlib去輔助推薦系統等。這裏你會真切感受到學好數學多麽地重要...

建議大家邊學習邊做筆記，要不然知識點太分散不容易記住。然後演示中的操作自己多動手實踐，畢竟數據分析還要多動手才能鞏固。另外，很多知識點的修行還要靠個人的持續才行，畢竟更新速度都比較快，不能完全依賴老師的講解，最好是去多去看看官方文檔，多了解新舊特性和應用場景。

寫得比較粗糙，希望能給大家的學習帶來那麽一點兒的助攻~最後，祝大家學習完這門課程都能有所收獲~~

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