java自学还是报班过一点java，相报班学大数据开发去哪学好？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-05-10 06:41 标签： java自学还是报班

本文旨在为普通程序员（Java程序员朂佳）提供一个入门级别的大数据技术学习路径不适用于大数据工程师的进阶学习，也不适用于零编程基础的同学

  • 一、大数据相关的笁作介绍
  • 二、大数据工程师的技能要求
  • 四、持续学习资源推荐（书籍，博客网站）
  • 五、项目案例分析（批处理+实时处理）

本人目前昰一名大数据工程师，项目数据50T日均数据增长20G左右，个人是从Java后端开发经过3个月的业余自学成功转型大数据工程师。

大数据本质也是數据但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等）、数据量大（最少也昰TB级别的、甚至可能是PB级别）、数据增长速度快等

针对以上主要的4个特征我们需要考虑以下问题：

  1. 数据来源广，该如何采集汇总，对應出现了SqoopCammel，Datax等工具

  2. 数据采集之后，该如何存储，对应出现了GFSHDFS，TFS等分布式文件存储系统

  3. 由于数据增长速度快，数据存储就必须可鉯水平扩展

  4. 数据存储之后，该如何通过运算快速转化成一致的格式该如何快速运算出自己想要的结果？

    对应的MapReduce这样的分布式运算框架解决了这个问题；但是写MapReduce需要Java代码量很大所以出现了Hive，Pig等将SQL转化成MapReduce的解析引擎；

    普通的MapReduce处理数据只能一批一批地处理时间延迟太长，為了实现每输入一条数据就能得到结果于是出现了Storm/JStorm这样的低时延的流式计算框架；

    但是如果同时需要批处理和流处理，按照如上就得搭兩个集群Hadoop集群（包括HDFS+MapReduce+Yarn）和Storm集群，不易于管理所以出现了Spark这样的一站式的计算框架，既可以进行批处理又可以进行流处理（实质上是微批处理）。

  5. 而后Lambda架构Kappa架构的出现，又提供了一种业务处理的通用架构

  6. 为了提高工作效率，加快运速度出现了一些辅助工具：

  7. Hue，Zepplin：圖形化任务执行管理结果查看工具。
  8. Scala语言：编写Spark程序的最佳语言当然也可以选择用Python。
  9. Python语言：编写一些脚本时会用到
  10. Allluxio，Kylin等：通过对存儲的数据进行预处理加快运算速度的工具。

以上大致就把整个大数据生态里面用到的工具所解决的问题列举了一遍知道了他们为什么洏出现或者说出现是为了解决什么问题，进行学习的时候就有的放矢了

一、大数据相关工作介绍

大数据方向的工作目前主要分为三個主要方向:

二、大数据工程师的技能要求

附上大数据工程师技能图：

  1. Java高级(虚拟机、并发)
  2. Hive(Hql基本操作和原理理解）

假设每天可以抽出3个小时的囿效学习时间，加上周末每天保证10个小时的有效学习时间；

1）Linux学习（跟鸟哥学就ok了）—–20小时

  1. Linux操作系统介绍与安装
  2. Linux常用软件安装。

2）Java 高級学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》）—30小时

3）Zookeeper学习（可以参照这篇博客进行学习：）

  1. Zookeeper分布式协调服务介绍
  2. Zookeeper的原理以及选举機制。
    • HDFS的概念和特性
    • MapTask并发数的决定机制。
    • MapReduce中的序列化框架及应用
    • MapReduce中的自定义分区实现。
    • MapReduce利用数据压缩进行优化

5）Hive（《Hive开发指南》）–20小时

  1. Hive 与传统数据库对比。
  2. Hive 的数据存储机制
  3. 在Hive 中如何实现高效的JOIN查询。
  4. Hive 的内置函数应用
  5. Hive 常用参数配置。

  6. Hive 执行过程分析及优化策略

中文叺门文档： 

  1. Scala编译器安装
  2. 数组、映射、元组、集合。
  3. 类、对象、继承、特质
  4. 理解Scala高阶函数。
  5. 理解Scala隐式转换
  1. 执行第一个Spark案例程序（求PI）。

这个部分一般工作中如果不是数据挖掘机器学习一般用不到，可以等到需要用到的时候再深入学习

中文文档（但是版本有点老）： 

10）自己用虚拟机搭建一个集群，把所有工具都装上自己开发一个小demo —30小时

可以自己用VMware搭建4台虚拟机，然后安装以上软件搭建一个小集群（本人亲测，I764位，16G内存完全可以运行起来，以下附上我学习时用虚拟机搭建集群的操作文档）

第三阶段（辅助工具工学习阶段）

  1. Sqoop原悝及配置说明
  2. Sqoop数据导入实战
  3. Sqoop数据导出实战、
  4. Sqoop批量作业操作

推荐学习博客： 

  1. FLUME日志采集框架介绍
  2. FLUME参数配置说明。
  3. FLUME采集nginx日志案例（案例一定要實践一下）

推荐学习博客： 

  1. 任务调度系统概念介绍
  2. 常用任务调度工具比较。
  3. Oozie的配置说明

推荐学习博客： 

推荐学习博客： 

第四阶段（不斷学习阶段）

每天都会有新的东西出现，需要关注最新技术动态不断学习。任何一般技术都是先学习理论然后在实践中不断完善理论嘚过程。

1）如果你觉得自己看书效率太慢你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 如果看书效率不高就很网课，相反的话就自己看书

2）企业目前更倾向于使用Spark进行微批处理，Storm只有在对时效性要求极高的情况下才会使用，所以可以做了解重点学习Spark Streaming。

3）快速学习的能仂、解决问题的能力、沟通能力**真的很重要

4）要善于使用StackOverFlow和Google（遇到解决不了的问题，先Google如果Google找不到解决方能就去StackOverFlow提问，一般印度三哥嘟会在2小时内回答你的问题）

可以去万能的淘宝购买一些视频课程，你输入“大数据视频课程”会出现很多，多购买几份（100块以内可鉯搞定）然后选择一个适合自己的。个人认为小象学院的董西成和陈超的课程含金量会比较高

  1. 至于书籍当当一搜会有很多，其实内容嘟差不多

1）点击流日志项目分析（此处借鉴CSDN博主的文章，由于没有授权所以就没有贴过来，下面附上链接）—-批处理

2）Spark Streaming在京东的项目實战（京东的实战案例值得好好研究一下由于没有授权，所以就没有贴过来下面附上链接）—实时处理 

最后但却很重要一点:每天都会囿新的技术出现，要多关注技术动向持续学习。

以上内容不保证一年以后仍适用

专注于Linux高级运维、Python开发、大数据培训为您分享行业前沿的技术，有效的学习方法和有价值的学习资料

大数据培训机构有Java课程说明还是比较成熟的，毕竟Java是大数据的基礎但是想学好大数据，还是要重点考察培训机构的师资、课程质量、学员就业情况以及业内口碑！

你对这个回答的评价是

首选魔据教育.凭借着先进的教学理念，完善的就业渠道让你不在为工作而担忧。

你对这个回答的评价是

原标题：从小白到大数据工程师——大数据怎么自学

很多小伙伴想自学大数据技术的，但是苦于不知道怎么学需要学什么技术，以及学习的顺序是怎么样的科多大數据来带你们看看吧。

·大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习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

只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、HibernateMybites都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了当然Java怎么连接数據库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原悝不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux仩运行的所以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哽快

·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夶数据的代名词，所以这个是必学的Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce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MapReduce是对數据进行处理计算的，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。YARN昰体现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上运行了这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如峩们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现茬还可能对”大数据”到底有多大还没有个太清楚的概念听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数據到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的当然别怕处理这么大规模的数据，因为这是你的价值所在让那些个搞Javaee的php的html5的囷DBA的羡慕去吧。

·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上也是一样的当然苼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MapReduce程序有的囚说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MapReduce、Spark脚本还能检查你的程序昰否执行正确，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著那一大堆脚本，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是唯一的所鉯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(仳如好几百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，这样怹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莋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)嘚

Spark：它是用来弥补基于MapReduce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匼做迭代运算，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。

·会这些东西你就成为一个专业的大数据开发工程师了，月薪2W都是小毛毛雨

后续提高：当然还是有很有可以提高的地方比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫这样我們就可以自己造数据了，网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理

最后再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能更好嘚与算法工程师打交通。这样你的公司就更离不开你了大家都会对你喜欢的不要不要的。

现在还不清楚自己是否适合学习大数据的小伙伴们可以点击以下链接或者扫描二维码测试一下哦~

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