帶領你們淺談如何學習大數據

最近幾年，大數據火了起來,吸引着愈來愈多的人加入到學習大數據的隊伍之中,其中0基礎的小白也有很多，甚至有的連編程語言不太瞭解,因此說有些同窗就對本身失去了信心，認爲本身學習不了大數據，那麼這確定是錯誤的。那麼在這裏，我簡單的帶領你們去了解一下大數據到底應該如何學習

一.學習大數據的理論知識

首先確定要先帶領你們瞭解什麼是大數據，對吧？大數據要架構在什麼介質之上，應用在什麼場景,你才能夠知道本身到底想不想學大數據,若是你只聽名字高大上就來學習的話，等你學了一段時間後，才發現本身不喜歡，那對於你來講是否是屬於時間成本和金錢成本的浪費.因此你們要先了解一下到底什麼是大數據

二.基礎編程語言

當你已經足夠了解什麼是大數據，大數據是作什麼的以後，你以爲本身感興趣。那麼恭喜你。接下來你就要進入我們整個大數據之旅了，你想進入到大數據行業那麼確定要學會寫程序，也就是編程語言,那麼咱們該學什麼編程語言呢？沒錯，就是java,由於咱們的道路是大數據，因此也不須要深刻java,只須要學完javaSE也就夠了.

若是你想要學好大數據最好加入一個好的學習環境，能夠來這個Q羣251956502 這樣你們學習的話就比較方便，還可以共同交流和分享資料

三.數據庫以及linux操做系統

學完編程語言後,咱們接下來確定會學習數據庫，由於咱們的數據須要存儲，那數據庫從哪兒開始學呢?先從最簡單的mysql關係型數據庫開始學，固然你還有精力和時間的話,也能夠再學習下Oracle數據庫,這兩個數據庫學習完以後，還有學習linux操做系統，由於企業服務器使用的大多都是linux操做系統,而且是無界面版本

四.大數據生態

Hadoop:

那麼前面的基礎打好之後，咱們就要進入大數據生態的學習了,從hadoop（離線分佈式處理框架）開始,先從四大核心組件入手，也就是hdfs(解決了大數據怎麼存的問題)，MapReduce（解決了大數據怎麼算的問題）,yarn(資源調度器),common(公共類庫),四大核心組件學習完成之後，就要學習下咱們hadoop的外部依賴組件，好比Zookeeper（提供細條服務),Sqoop(數據遷移), hive(數據倉庫),hbase(列式存儲數據庫),

Spark

學習完咱們hadoop以後，還要學咱們另一個分佈式離線計算框架:Spark，由於咱們的Spark比咱們的hadoop要快，首先是基於內存，還有是由於DAG有向無環圖.那麼首先學習Spark就要學習

Scala（函數式編程語言),kafka(消息中間件消息隊列),sparksql,spark core,sparkstreaming(微批實時處理),spark Structure streaming(spark批流融合),redies(內存數據庫)

Flink

當下比較火熱的，2016年推廣使用的,咱們阿里的分支推出了blink，今年繼續會使用flink，flink已經支撐起阿里的整個體系,螞蟻，高德，淘寶，菜鳥物流整個計算模型都是使用flink的，去年阿里把flink收購了，當下來說就很是火熱。

重點

五.項目實戰

天然沒必要多說，你們出去找工做就可以看到公司標準，都要求領域內的工做經驗，實操很重要，同時也是對學習的知識的一個鞏固和落地.