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學習大數據必須了解的大數據開發課程大綱

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大數據開發最核心的課程就是Hadoop框架,幾乎可以說Hadoop就是大數據開發。這個框架就類似於Java應用開發的SSH/SSM框架,都是Apache基金會或者其他Java開源社區團體的能人牛人開發的貢獻給大家使用的一種開源Java框架。

Java語言是王道就是這個道理,Java的核心代碼是開源的,是經過全球能人牛人共同學習共同研發共同檢驗的,所以說Java是最經得住檢驗的語言,而且任何人都可以學習Java核心技術並且使用核心技術開發出像android一樣的系統和Hadoop一樣的框架。如果把編程的世界比作一棵樹,那麽Java是根,SSH和Hadoop這樣的框架都是它開得枝散得葉。

在這裏還是要推薦下我自己建的大數據學習交流群:529867072,群裏都是學大數據開發的,如果你正在學習大數據 ,小編歡迎你加入,大家都是軟件開發黨,不定期分享幹貨(只有大數據軟件開發相關的),包括我自己整理的一份最新的大數據進階資料和高級開發教程,歡迎進階中和進想深入大數據的小夥伴加入。

由於大數據開發工程師是目前IT培訓界最熱門的專業,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,這麽重要的專業科多一定要給大家講解的詳細透徹,以Hadoop生態圈為主,介紹目前大數據應用級開發工程師在工作當中所用到的全部技術,建議大家在學習大數據開發工程師專業之前,要有一定的Java基本語法和框架的學習經驗。

大數據的零基礎課程包含java+大數據開發兩個部分,提高課程針對有java開發經驗的朋友只包含大數據部分。因為根據前面的介紹你應該知道了,大數據的學習是需要一定的java基礎的。

開源的Hadoop大數據開發平臺

hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架,hadoop以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理,用戶之所以可以輕松的在hadoop上開發和運行處理海量數據的應用數據,是因為hadoop具有高可靠性、高擴展性、高效性、高容錯性等優點。

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hadoop大數據生態系統:

分布式文件系統-HDFS

提起hadoop文件系統,首先想到的是HDFS(Hadoop Distributed File System),HDFS是hadoop主要的文件系統,是Hadoop存儲數據的平臺,建立在網絡上的分布式存儲系統。hadoop還集成了其他文件系統,hadoop的文件系統是一個抽象的概念,HDFS只是其中的一種實現。

分布式計算框架-MapReduce

MapReduce是一種編程模型,是Hadoop處理數據的平臺。用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。概念"Map(映射)“和"Reduce(歸約)”,和它們的主要思想,都是從函數式編程語言裏借來的,還有從矢量編程語言裏借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下,將自己的程序運行在分布式系統上。

分布式開源數據庫-Hbase

HBase – Hadoop Database,HBase是一個分布式的、面向列的開源數據庫。適合於非結構化數據存儲,保留數據多個時間段版本。Hbase極大的方便擴展了Hadoop對於數據的處理和應用。技術分享圖片

大數據開發平臺模塊生態圈

Hive

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具,處理結構化SQL查詢功能。可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表,並提供簡單的sql查詢功能,可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行並提交到集群上去執行。 其優點是學習成本低,可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapReduce統計,不必開發專門的MapReduce應用,不用使用Java編程,十分適合數據倉庫的統計分析。

學習Hive時,對於Hive QL中的DDL和DML就是必須要掌握的基礎;表的定義、數據導出以及常用的查詢語句的掌握是完成大數據統計分析的基礎。學會針對Hive進行編程:使用Java API開操作Hive、開發Hive UDF函數。掌握好Hive部分高級的特性能大大提升Hive的執行效率。在優化過程中可以很好的借助於執行計劃來進行分析,學習Hive時需要註意Hive性能優化是在生產中的最重要的環節,如何解決數據傾斜是關鍵;梳理清楚Hive元數據各個表之間的關聯關系也能提升對Hive的把握能力。

Zookeeper協調Hadoop生態圈各個模塊共同工作

從英文含義上來看Hadoop是小象,Hive是蜜蜂,pig是豬,Zookeeper是動物管理員。那麽很顯然Zookeeper的作用是分布式應用程序協調服務,為各個模塊提供一致性服務的。

數據導入導出框架Sqoop

Sqoop是一款開源的工具,英文含義是象夫,就是餵養大象的人,主要用於在Hadoop(Hive)與傳統的數據庫(mysql、postgresql…)間進行數據的傳遞,可以將一個關系型數據庫中的數據導進到Hadoop的HDFS中,也可以將HDFS的數據導進到關系型數據庫中。

學習目標:

1.了解Sqoop是什麽、能做什麽及架構 ;

2.能夠進行Sqoop環境部署 ;

3.掌握Sqoop在生產中的使用 ;

4.能夠使用Sqoop進行ETL操作 。

Scala編程開發

Scala是一種函數式面向對象語言,類似於RUBY和GROOVY語言,它無縫結合了許多前所未有的特性形成一門多範式語言,其中高層並發模型適用於大數據開發。而同時又運行於JAVA虛擬機之上。

Spark

Spark是目前最流行的大數據處理框架,以簡單、易用、性能卓越著稱。豐富的程序接口和庫文件也使得Spark成為業內數據快速處理和分布式機器學習的必備工具。

*擴展技能:

python開發基礎、數據分析與數據挖掘

學習數據挖掘工具Sklearn,熟悉數據挖掘樸素貝葉斯算法和數據挖掘SVM分類算法,並且最終使用Sklearn實現貝葉斯以及SVM算法 。

Storm大數據分布式實時計算

Storm是分布式數據處理的框架,Storm可以方便地在一個計算機集群中編寫與擴展復雜的實時計算,Storm用於實時處理,就好比 Hadoop 用於批處理。如果說MapReduce降低了並行批處理復雜性,Storm是降低了進行實時處理的復雜性。

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