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学大数据一定要会linux么

发布时间:2022-01-20 00:33:38

㈠ 学大数据需要具备什么基础

第一、计算机基础知识。计算机基础知识涉及到三大块内容,包括操作系统、编程语言和计算机网络,其中操作系统要重点学习一下linux操作系统,编程语言可以选择java或者Python。

如果要从事大数据开发,应该重点关注一下Java语言,而如果要从事大数据分析,可以重点关注一下Python语言。计算机网络知识对于大数据从业者来说也比较重要,要了解基本的网络通信过程,涉及到网络通信层次结构和安全的相关内容。

第二、数据库知识。数据库知识是学习大数据相关技术的重要基础,大数据的技术体系有两大基础,一部分是分布式存储,另一部分是分布式计算,所以存储对于大数据技术体系有重要的意义。

初学者可以从Sql语言开始学起,掌握关系型数据库知识对于学习大数据存储依然有比较重要的意义。另外,在大数据时代,关系型数据库依然有大量的应用场景。

第三、数学和统计学知识。从学科的角度来看,大数据涉及到三大学科基础,分别是数学、统计学和计算机,所以数学和统计学知识对于大数据从业者还是比较重要的。

从大数据岗位的要求来看,大数据分析岗位(算法)对于数学和统计学知识的要求程度比较高,大数据开发和大数据运维则稍微差一些,所以对于数学基础比较薄弱的初学者来说,可以考虑向大数据开发和大数据运维方向发展。

大数据的价值体现在以下几个方面:

(1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

(2)做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;

(3)面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

㈡ 做大数据有必要学linux吗

如果你是做运维,或者基于开源的大数据分析工作, 非常有必要学Linux。

㈢ 学习hadoop必须学习linux吗

关Hadoop学习小编特地找到了阿里大数据专家封神(阿里封神谈hadoop学习之路-博客-云栖社区-阿里云)以下是其对于Hadoop学习之路的一些见解:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的开源分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序,充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储。为了帮助大家进一步了解Hadoop,云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Hadoop 资源,涵盖Hadoop中常见的库与工具、存储方式、数据库,以及相关的书籍、网站等资源。Hadoop学习资源集合-博客-云栖社区-阿里云

㈣ 大数据和linux运维那个难学

两个不同的行业,至于难易 肯学都不难 我就是做Linux运维的 做运维需要大量的时间和精力来积累你的技术

㈤ 不知道是学linux还是学大数据,求意见

学linux吧,就业前景广阔,所谓大数据啊,大公司才有啊,小公司哪有大数据一说啊

㈥ 大数据学习有什么要求

大数据最好有计算机科学背景
有编程基础,数据结构基础
大数据相当于是计专算机科学专业课,属里面比较前沿的,计算机专业课里面有一门叫编译原理,大数据就相当于那个难度
大数据是一系列技术难题的统称,包括分布式技术,分析技术,开发技术等等
所以大数据需要你的基础比较全面

㈦ 学习大数据需要什么基础

学习大数据要有一定的编程基础,这是大数据大部分岗位都需要版的。目前从事大数据方向的权程序员比较普遍使用的语言有四种,分别是Python、Java、Scala和R,这四种语言都有一定的应用场景,不同岗位的程序员使用的语言也稍有不同。

Python目前主要是应用在数据分析、数据挖掘和算法实现上,可以说大数据领域Python的应用是比较普遍的。

Java目前在大数据领域的应用还是跟平台有直接关系,通常在需要高性能的数据处理部分采用Java开发。

Scala和R主要是基于场景的应用多一些,Scala构建在Java基础之上,代码结构要比Java简洁一些,同时Scala是Spark的实现语言,在与Spark相关的开发中使用Scala是比较方面的选择。R语言本身的特点就是统计分析,语法简单且功能强大,是做大数据统计分析的一把利器。

㈧ 学大数据,需要学什么课程吗兄弟请具体点。

IT时代逐渐开始向大数据DT时代迈进,很多企业和个人纷纷开始向大数据靠拢,希望在岗起步的道路上能占有一个属于自己的数据空间,迎接以后更激烈的竞争环境。企业向大数据靠拢的方法就是招揽一些大数据方面的人才,而个人向大数据靠拢的方式就是去学习大数据。想学习大数据的人越来越多,但是,大数据到底学的课程是什么呢?大数据学习的知识点都有哪些呢?下面给大家好好普及一下,这样学起来才会有的放矢。

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。

Java :只要了解一些基础即可,做大数据不需要很深的Java 技术,学java SE 就相当于有学习大数据。基础

Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了,再说说还需要学习哪些大数据技术,可以按我写的顺序学下去。

Hadoop:这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapRece是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了。

Mysql:我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需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,因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

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?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学不会叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了,因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark:它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。

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