做大数据工程师需要掌握哪些技能呢?

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Sqoop:你是什么 是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也还可不能不能 太久再你是什么 ,直接把Mysql数据表导出成文件再放在HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive:你是什么 东西对于会SQL语法的来说而是神器,它能你要除理大数据变的很简单,太久再再费劲的编写MapReduce守护线程。有的人说Pig那?它和Pig差太久掌握三个白 就还可不能不能 了。

Linux:而且大数据相关软件前会在Linux上运行的,全都Linux要学习的扎实一点,应学Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能你要更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩全都坑,学会shell就能看懂脚本另三个白 能更容易理解和配置大数据集群。还能你要对然后 新出的大数据技术学习起来减慢。

大数据只还要学习Java的标准版JavaSE就还可不能不能 了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate,Mybaits前会JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的无须多,只还要了解就还可不能不能 了,当然Java为啥连接数据库还是要知道的,像JDBC一定要掌握一下,有同学说Hibernate或Mybaits还可不能不能连接数据库啊,为啥不学习一下,我这里前会说学什么不好,而是说学什么而且会用你全都时间,到最后工作中而是常用,我还没就看谁做大数据除理用到你是什么 三个白 东西的,当然你的精力很富足一段话,还可不能不能 应学Hibernate或Mybaits的原理,无须只学API,另三个白 还可不能不能 增加你对Java操作数据库的理解,而且你是什么 三个白 技术的核心而是Java的反射去掉 JDBC的各种使用。

3、具备较富足的基于Hadoop、Map Reduce、Yarn、Storm、Spark、Hive、Hbase、kafka、Flume、HDFS、Spark Streaming等的大数据除理项目经验。

Kafka:这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也还要排队除理,另三个白 与你合作方式方式 的其它同学太久再叫起来,你干吗给我这么 多的数据(比如好几百G的文件)我为啥除理得过来,你别怪他而且他前会搞大数据的,你要跟他讲我把数据放在队列里你使用的然后 三个白 个拿,另三个白 他就这么了抱怨了马上灰流流的去优化他的守护线程去了,而且除理不过来而是他的事情。而前会你给的问题 。当然一点人也还可不能不能 利用你是什么 工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你要与三个白 叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单除理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Hadoop:这是现在流行的大数据除理平台几乎而且成为大数据的代名词,全都你是什么 是必学的。Hadoop上面包括几次组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像一点人电脑的硬盘一样文件都存储在你是什么 上面,MapReduce是对数据进行除理计算的,它有个特点而是不管多大的数据假如有一天给它时间它就能把数据跑完,而且时间而且前会减慢全都它叫数据的批除理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了,另三个白 就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如一点人就太久再再单独建三个白 spark的集群了,让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就还可不能不能 了。实在把Hadoop的什么组件学明白你就能做大数据的除理了,只不过你现在还而且对"大数据"到底有多大还没每每每个人 太清楚的概念,听我的别纠结你是什么 。等然后 你工作了就会有全都场景遇到几十T/几百T大规模的数据,到然后 你就太久再实在数据大真好,越大越遇见你头疼的。当然别怕除理这么 大规模的数据,而且这遇见你的价值所在,让什么个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。

大数据是眼下非常时髦的技术名词,与此一同自然也催生出了一点与大数据除理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。

Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定还要你是什么 东西,它还可不能不能 帮你管理你的Hive而且MapReduce、Spark脚本,还能检查你的守护线程是不是执行正确,出错了你要发报警还可不能不能帮你重试守护线程,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你前会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是前会有种想屎的感觉。

Spark:它是用来弥补基于MapReduce除理数据时延上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而前会去读慢的要死进化还不为啥慢的硬盘。不为啥适合做迭代运算,全都算法流们不为啥稀饭它。它是用scala编写的。Java语言而且Scala都还可不能不能 操作它,而且它们前会用JVM的。

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于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同:有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、一点是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正而且这么 ,全都公司会针对此人 的业务类型和团队分工,给这群与大数据打交道的人一点新的头衔和定义:数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等前会经常 在国内公司里经常 经常 出现的Title,一点人将其统称为“大数据工程师”。

好说完基础了,再一段话还还要学习什么大数据技术,还可不能不能 按我写的顺序学下去。

1、熟悉Linux开发环境,熟悉Shell命令

目前国内的大数据应用多集中在互联网领域,有超过56%的企业在筹备发展大数据研究,“未来5年,94%的公司前会还要数据科学家。”

Hadoop工程师用人企业普遍要求掌握以下技术:

Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的而且key是唯一的,全都它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大全都。全都他常被用于大数据除理完成然后 的存储目的地。

Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的然后 就会用到它,然后 的Hbase也会用到它。它一般用来存放一点相互合作方式方式 的信息,什么信息比较小一般太久再超过1M,前会使用它的软件对它有依赖,对于一点人此人 来讲只还要把它安装正确,让它正常的run起来就还可不能不能 了。

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而且国内的大数据工作还所处三个白 有待开发的阶段,而且能从其中梦见挖坟墓几次价值完整性取决于工程师的此人 能力。而且身处你是什么 行业的专家给出了一点人才需求的大体框架,包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景,当然而且能对一点特定领域或行业有比较深入的了解,对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。

2、熟悉Java、python、scala语言(大慨你是什么 )

Mysql:一点应学习完大数据的除理了,接下来学习学习小数据的除理工具mysql数据库,而且一会装hive的然后 要用到,mysql还要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,而且hive的语法和你是什么 非常相似。