阿里年薪40W!JAVA工程师转大数据学习路线!(文末附教程)

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Hive在大数据平台里的定位、总体架构、使用场景之Access Log分析 Hive DDL&DML介绍 视图 函数(内置,窗口,自定义函数) 表的分区、分桶和抽样 优化

(2) 数据仓库搭建

Flume简介 核心组件介绍 Flume实例:日志分派、适宜场景、常见问题图片

Impala在大数据架构中的角色 架构 数据正确处理过程 一般使用步骤:创建表,分区表,查询等 常用查询演示:统计,连接等、Impala与Hive的比较 常用配置与最佳使用建议(查错,调优等)

这些我大数据行业在我国事先兴起,我国高等教育反应相对滞后,这些我,直到今年,我国才通过了35家高校的申请,开通了大数据专业,也这些我说,在最近的这3-4年间,我国是没办法 “国产”的科班大数据人才的。近50%的大数据人才都有半路出家,这些我Java系统进程池池员愿意转行大数据越多再需用有越多的心理压力,相对于这些大多数专业,Java专业这些我与大数据十分接近了。

(3) 海量数据高速存取数据库:HBase

那先 是数据可视化,数据可视化常用工具与必备技能介,Tableau和ECharts实操讲解 ECharts介绍,知名互金公司可视化经验介绍

Scala&Spark简介 基础 Spark编程(计算模型RDD、算子Transformation和Actions的使用、使用Spark制作倒排索引)Spark SQL和DataFrame 实例:使用Spark SQL统计页面PV和UV

Kafka简介 构成及工作原理解析 4组核心API 生态圈 代码演示:生产并消费行为日志

(3) 速率放慢的Hive:Impala

二、Java与大数据相关性强,转行容易

为那先 要构建大数据平台 大数据平台的的经典架构 深入剖析“五横一纵”的架构实践 知名互联网公司大数据平台架构简介

YARN基本架构 资源调度过程 调度算法 YARN上的计算框架

MapReduce简介、编程模型、Java API 介绍、编程案例介绍、MapReduce调优

ETL与计算任务的统一管理和调度简介 Crontab调度的方案 自研调度系统的方案 开源系统Oozie和Azkaban 方案总结与经验分享

大数据应用与数据挖掘

大数据ETL

Spark Streaming简介 工作原理解剖 编写Streaming系统进程池池的一般过程 咋样部署Streaming系统进程池池? 咋样监控Streaming系统进程池池? 性能调优

HBase简介 架构及基本组件 HBase Table设计 HBase基本操作 访问HBase的几种法律最好的办法

(1) 大数据全文检索引擎:Elasticsearch

(1) 离线日志分派利器:Flume

(2) 离线批正确处理必备工具:Hive

Java转行大数据有着先天的优势。在这里相信有这些愿意学习大数据的同学,亲们儿可不需用+下大数据学习裙:四九八八五六一二二,即可免费领取套系统的大数据学习教程,这些我Java是大数据技术的基础语言,大数据技术中大多数平台使用的都有Java语言。这些我,对于大数据技术的学习来说,Java系统进程池池员这些我占尽了先机。在别的学员都还在研究Java编程时,Java系统进程池池员这些我可不需用开始 进行大数据核心技术的学习了。打上去Java编程学习中所锻炼的系统进程池池员专业的思维法律最好的办法,能帮助Java系统进程池池员理解大数据相关知识更加容易。

(1) ETL神器:Sqoop,Kettle

总而言之,Java系统进程池池员学习大数据具有这些别人不具备的先天优势,相信学习起大数据来也是如鱼得水,游刃有余。愿意转行大数据的Java系统进程池池员越多再顾虑越多,时代的机遇稍纵即逝,及时抓住才是硬道理。

(4) 算法介绍

(3) Hadoop集群资源管家:YARN

实时计算

(1) 分布式存储基石:HDFS

(1) 流数据集成神器:Kafka

离线计算

全文检索基础知识,ES安装及初级介绍,ES深入理解,使用经验介绍

HDFS简介 入门演示 构成及工作原理解析:数据块,NameNode, DataNode、数据写入与读取过程、数据好友克隆、HA方案、文件类型、 HDFS常用设置 Java API代码演示

Java系统进程池池员想转大数据可行吗?Java是全世界使用人数最多的编程语言。不少系统进程池池员选着 Java做为了我本人的编程第一语言,但随之而来的是Java系统进程池池员接近饱和的人才市场。由此,随着大数据时代的到来,有这些Java系统进程池池员愿意转行大数据。 不得不说,大数据行业可不需用说是为Java系统进程池池员量身打造的有八个 朝阳行业?为那先 要没办法 说呢?

(3) 数据可视化

三 、大数据的学习技术点

介绍数据挖掘,机器学习,深度学习的区别,R语言和python的介绍,逻辑回归算法的介绍与应用,以及主要的推荐算法介绍

数据同步ETL介绍 Kettle常用组件介绍 、抽取Mysql数据到Hive实战 Sqoop介绍、抽取Hive数据到Mysql实战

一、目前我国并没办法 科班出身的大数据专业人才(海归除外)

(2) 分布式计算基础:MapReduce

(2) 实时计算引擎:Spark Streaming

(4) 放慢更强更好用的MR:Spark

大数据有有八个 方向,有八个 是偏计算机的,没办法 是偏经济的。你学过Java,这些我能 偏将计算机的。

Hadoop核心

(2) 任务调度双星:Oozie,Azkaban