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如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù) 111已閱讀 2020-05-19 12:02:17

導(dǎo)讀 大數(shù)據(jù)是現(xiàn)在熱門的一項(xiàng)技術(shù)，但大數(shù)據(jù)的內(nèi)容太多了，對于眾多初學(xué)者來說都不知道從哪入手，很多初學(xué)者，對大數(shù)據(jù)的概念都是模糊不清的，小編為大家整理了具體的內(nèi)容介紹，一起來看看吧。

如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)

如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)：

首先，您要熟悉linux和shell腳本。這是處理大數(shù)據(jù)的基本要求。

其次，我們必須掌握一門編程語言。大數(shù)據(jù)技術(shù)大多是用Java或Scala編寫的。但是您可能對著兩種語言都不熟悉。不要擔(dān)心，除了Java和Scala，您還可以選擇Python或者R語言，因?yàn)楝F(xiàn)在大多數(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)都廣泛支持Python和R。因此，您可以從上面提到的任何一種語言開始。如果讓我給出建議，我建議選擇Java或Python。

再者，您需要了解分布式文件系統(tǒng)?，F(xiàn)今流行的分布式文件系統(tǒng)是Hadoop分布式文件系統(tǒng)。

上面這三點(diǎn)是每個(gè)大數(shù)據(jù)工程師都必須要掌握的。

接下來，是您決定是使用數(shù)據(jù)流還是離線大量數(shù)據(jù)的時(shí)候了。

假設(shè)您決定使用數(shù)據(jù)流來開發(fā)實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)的分析系統(tǒng)。那么Spark Streaming或Flink將是我們的首選。在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，這兩個(gè)都各有千秋。

如果您處理的是離線數(shù)據(jù)，Spark Core和Spark SQL將是我們的首選，不論是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，Spark都可以輕松應(yīng)對。并且相比較傳統(tǒng)的MapReduce速度快了大約100倍。

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