大数据主要学什么?

如题所述

大数据目前发展是比较好的,特别是在鸿蒙发布后物联网时代的到来下,大数据相关岗位将会更多。想要转行的话,大数据的确是个很好的方向。既然想要转行大数据,那么肯定要具备大数据的相关知识与技能。

这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能:

①java:一门面向对象的计算机编程语言,具有功能强大和简单易用两个特征。

②spark:专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

③SSM:常作为数据源较简单的web项目的框架。

④Hadoop:分布式计算和存储的框架,需要有java语言基础。

⑤spring cloud:一系列框架的有序集合,他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。

⑤python:一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。

想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,能够在校期间取得大专或本科学历,中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的,建议实地考察对比一下。

祝你学有所成,望采纳。

温馨提示:内容为网友见解,仅供参考
第1个回答  2020-11-23

大数据专业语言主要以java、python为主,课程知识点多,难度大,入职门槛高,建议年满20周岁,本科学历再学!

大数据学习内容主要有:

①JavaSE核心技术;

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发;

③Spark相关技术、Scala基本编程;

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析;理解Python机器学习;

⑤大数据项目开发实战,大数据系统管理优化等。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。我也可以给你全套大数据视频课资料自学,祝你学有所成,望采纳。

北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

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第2个回答  2020-11-19
静态网页基础(HTML+CSS)
主要技术包括:html常用标签bai、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等。

JavaSE+JavaWeb

主要技术包括:java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)、JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式。

前端框架
主要技术包括:Java、Jquery、注解反射一起使用,XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui。
企业级开发框架

主要技术包括:Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity, 爬虫技术nutch,lucene,webService CXF、Tomcat集群和热备 、MySQL读写分离

初识大数据

主要技术包括:大数据前篇(什么是大数据,应用场景,如何学习大数据库,虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化,COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)

大数据数据库

主要技术包括:Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、Hive Shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)

实时数据采集

主要技术包括:Flume日志采集,KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROM MVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效,KAFKA全局消息有序,STORM多并发优化

SPARK数据分析

主要技术包括:SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK ML KMEANS算法,SCALA 隐式转化高级特性本回答被网友采纳
第3个回答  2020-11-19
第4个回答  2020-11-19
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