隨著(zhù)大數據技術(shù)在企業(yè)界如火如荼的實(shí)踐，企業(yè)對組建大數據團隊的迫切程度也也來(lái)越高，對與大數據相關(guān)高端人才的需求也越來(lái)越緊迫，那么大數據應該學(xué)習哪些知識呢。以下是小編為你整理的大數據的分析學(xué)習 ?

Hadoop ?

可以說(shuō)，hadoop幾乎已經(jīng)是大數據代名詞。無(wú)論是是否贊成，hadoop已經(jīng)是大部分企業(yè)的大數據標準。得益于Hadoop生態(tài)圈，從現在來(lái)看，還沒(méi)有什么技術(shù)能夠動(dòng)搖hadoop的地位。 ?

這一塊可以按照一下內容來(lái)學(xué)習： ?

1、Hadoop產(chǎn)生背景 ?

2、Hadoop在大數據、云計算中的位置和關(guān)系 ?

3、國內外Hadoop應用案例介紹

4、國內Hadoop的就業(yè)情況分析及課程大綱介紹 ?

5、分布式系統概述 ?

6、Hadoop生態(tài)圈以及各組成部分的簡(jiǎn)介 ?

分布式文件系統HDFS ?

HDFS全稱(chēng) Hadoop Distributed File System ，它是一個(gè)高度容錯性的系統，適合部署在廉價(jià)的機器上，同時(shí)能提供高吞吐量的數據訪(fǎng)問(wèn)，非常適合大規模數據集上的應用。為了實(shí)現流式讀取文件系統數據的目的，HDFS放寬了一部分POSIX約束。 ?

1、分布式文件系統HDFS簡(jiǎn)介 ?

2、HDFS的系統組成介紹 ?

3、HDFS的組成部分詳解 ?

4、副本存放策略及路由規則 ?

5、NameNode Federation ?

6、命令行接口 ?

7、Java接口 ?

8、客戶(hù)端與HDFS的數據流講解 ?

9、HDFS的可用性(HA) ?

工欲善其事必先利其器 ?

學(xué)習大數據，對電腦的配置建議：i5、i7第六代起(*不是低電壓版)，內存16G起，安裝固態(tài)硬盤(pán)。 ?

筆記本便攜，臺式機相同價(jià)位配置更好，根據個(gè)人需要選擇。 ?

大數據相對而言自學(xué)門(mén)檻較高。網(wǎng)上教程不少，為了盡快學(xué)會(huì )能在工作中運用的知識和技術(shù)，應當如何選擇才能避免彎路? ?

你需要尋找一個(gè)以“學(xué)以致用”為目標的大數據學(xué)習路線(xiàn)圖。 ?

外行看熱鬧內行看門(mén)道。一份能指導程序員找到高薪大數據崗位工作的學(xué)習路線(xiàn)圖，應該是重視基礎、強調實(shí)戰、緊跟企業(yè)需求的。 ?

在選定學(xué)習路線(xiàn)圖的時(shí)候，不妨多了解制訂學(xué)習路線(xiàn)圖的學(xué)校是不是緊跟技術(shù)發(fā)展?有沒(méi)有教學(xué)經(jīng)驗?教出來(lái)的學(xué)生就業(yè)狀況如何? ?

有了大數據學(xué)習路線(xiàn)圖，現在要做的就是按照路線(xiàn)圖的順序尋找教程了，這一步同樣需要認真仔細挑選真正高品質(zhì)的教程，視頻、書(shū)籍不限。 ?

學(xué)習過(guò)程中難免遇到疑難，多加幾個(gè)學(xué)習群，跟同好交流探討，也可以在懈怠的時(shí)候互相打氣。 ?

實(shí)戰項目就是檢驗你學(xué)習成果的時(shí)候了。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的學(xué)習，你已經(jīng)有了經(jīng)驗，項目的尋找難度并不大，這里不再贅述。 ?

大數據處理技術(shù)怎么學(xué)習 ?

首先我們要學(xué)習Java語(yǔ)言和Linux操作系統，這兩個(gè)是學(xué)習大數據的基礎，學(xué)習的順序不分前后。

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Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學(xué)習大數據要學(xué)習那個(gè)方向呢?只需要學(xué)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(shù)在大數據技術(shù)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(xué)說(shuō)Hibernate或Mybites也能連接數據庫啊，為什么不學(xué)習一下，我這里不是說(shuō)學(xué)這些不好，而是說(shuō)學(xué)這些可能會(huì )用你很多時(shí)間，到*工作中也不常用，我還沒(méi)看到誰(shuí)做大數據處理用到這兩個(gè)東西的，當然你的精力很充足的話(huà)，可以學(xué)學(xué)Hibernate或Mybites的原理，不要只學(xué)API，這樣可以增加你對Java操作數據庫的理解，因為這兩個(gè)技術(shù)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(guān)軟件都是在Linux上運行的，所以L(fǎng)inux要學(xué)習的扎實(shí)一些，學(xué)好Linux對你快速掌握大數據相關(guān)技術(shù)會(huì )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(huán)境和網(wǎng)絡(luò )環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會(huì )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(shù)學(xué)習起來(lái)更快。 ?

需要學(xué)會(huì )精通Spark內核 ?

1、精通Spark內核系列課程1：Spark的架構設計 ?

1.1 Spark生態(tài)系統剖析 ?

1.2 Spark的架構設計剖析 ?

1.3 RDD計算流程解析 ?

1.4 Spark的出色容錯機制 ?

2、精通Spark內核系列課程2: Spark編程模型 ?

2.1 RDD ?

2.2 transformation ?

2.3 action ?

2.4 lineage ?

2.5寬依賴(lài)與窄依賴(lài) ?

3、精通Spark內核系列課程3: 深入Spark內核 ?

3.1 Spark集群 ?

3.2 任務(wù)調度 ?

3.3 DAGScheduler ?

3.4 TaskScheduler ?

3.5 Task內部揭秘 ?

4、精通Spark內核系列課程4: Spark的廣播變量與累加器 ?

4.1 廣播變量的機制和使用*實(shí)踐 ?

4.2累加器的機制和使用的*實(shí)踐 ?

5、精通Spark內核系列課程5：核心源碼剖析 ?

5.1，RDD的設計和源碼實(shí)現; ?

5.2，Spark作業(yè)提交過(guò)程源碼剖析; ?

5.3，Spark的Task執行過(guò)程源碼剖析; ?

5.4，Spark的Scheduler模塊源碼剖析; ?

6、精通Spark內核系列課程6：RDD內幕揭秘 ?

6.1，如何建立RDD之間的關(guān)系; ?

6.2，細說(shuō)RDD的transformation之reduceByKey、groupByKey等 ?

6.3，細說(shuō)RDD的transformation之join、sortByKey等 ?

6.4，揭秘combineByKey; ?

7、精通Spark內核系列課程7： Job內幕揭秘 ?

7.1 從部署層次細說(shuō)Job的部署和執行細節; ?

7.2 Job的邏輯執行和物理執行; ?

7.3 復雜的Job的實(shí)現; ?

7.4 Job的物理執行內幕; ?

7.5 生產(chǎn)和提交Job的內幕; ?

8、精通Spark內核系列課程8：Shuffle內幕揭秘 ?

8.1 Shuffle的工作機制; ?

8.2 細說(shuō)Shuffle操作; ?

8.3 深入解析Shuffle的Write操作; ?

8.4 深入解析Shuffle的Read操作; ?

8.5 Shuffle的性能優(yōu)化; ?

9、精通Spark內核系列課程9：Spark集群工作內幕揭秘 ?

9.1 Job的提交和接收內幕揭秘; ?

9.2 Task內幕揭秘; ?

9.3 從集群工作的角度看Shuffle; ?

10、精通Spark內核系列課程10：Cache和Checkpoint內幕揭秘 ?

10.1 Cache的內部實(shí)現揭秘; ?

10.2 CheckPoint內部實(shí)現揭秘; ?

11、精通Spark內核系列課程11：Broadcast內幕揭秘 ?

11.1 Broadcast的實(shí)現揭秘; ?

11.2 生產(chǎn)環(huán)境下的Broadcast; ?