大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)點(diǎn)
發(fā)布時(shí)間：2020-09-04 14:37:40 已幫助：212人 來源：鄭州達(dá)內(nèi)教育
大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師是近年來的熱門行業(yè)，很多人都想要從事大數(shù)據(jù)行業(yè)，但是新手學(xué)員都對于大數(shù)據(jù)應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些知識(shí)不太了解，那么大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)點(diǎn)呢？本文為大家做詳細(xì)的內(nèi)容介紹。
大數(shù)據(jù)的起源和分類來深度解析大數(shù)據(jù)的起源和發(fā)展形態(tài)；云計(jì)算、人工智能。區(qū)塊鏈等相關(guān)產(chǎn)業(yè)入手分析大數(shù)據(jù)與各大相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)系；大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)架構(gòu)、存儲(chǔ)技術(shù)、書屋處理技術(shù)風(fēng)方面詳盡的講解了大數(shù)據(jù)管理技術(shù)；電子商務(wù)、金融、行為等方面舉例分析大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。從理論到實(shí)際案例幫助學(xué)員形成大數(shù)據(jù)初期思維。
二、數(shù)據(jù)平臺(tái)
從大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)的演變、大數(shù)據(jù)平臺(tái)的典型流程入手解析什么是大數(shù)據(jù)平臺(tái)；從CAP原理、C10K問題，ACID vs BASE等方面分析大數(shù)據(jù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)考量；再從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算等方面以理論加實(shí)際案例的課程形式幫助學(xué)員深刻的理解大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用。
三、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)HDFS
大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，主要內(nèi)容涵蓋：分布式文件系統(tǒng)、常用日志文件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、Hadoop安裝與運(yùn)行環(huán)境測試、HDFS讀寫操作、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)常見解決方案等，旨在幫助學(xué)員建立數(shù)據(jù)存儲(chǔ)知識(shí)體系結(jié)構(gòu)，掌握常用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，能夠編寫常用讀寫操作代碼，并具備海量數(shù)據(jù)處理框架設(shè)計(jì)能力。
四、日志解析及計(jì)算MR
從實(shí)戰(zhàn)化的日志解析切入，MapReduce是基于Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)的入門技能詳細(xì)解刨M(fèi)apReduce的各個(gè)環(huán)節(jié)，帶領(lǐng)學(xué)員靈活定制高性能的MapReduce程序。旨在幫助學(xué)員能舉一反三，對MapReduce的認(rèn)識(shí)不僅僅停留在Map和Reduce兩個(gè)函數(shù)上。
五、數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理Flume
解決海量數(shù)據(jù)的問題，眾多大數(shù)據(jù)計(jì)算和分析技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。本課程首先從實(shí)際操作出發(fā)，就如何對分布式服務(wù)器的日志文件進(jìn)行實(shí)時(shí)收集，并將其分流到不同存儲(chǔ)介質(zhì)進(jìn)行詳細(xì)說明；其次通過對Flume的設(shè)計(jì)原理、安裝部署等方面系統(tǒng)的幫助學(xué)員了解Flume的理論、實(shí)際操作及應(yīng)用；最后通過實(shí)際幫助學(xué)員幫助學(xué)員更深刻理解Flume。
六、結(jié)構(gòu)化查詢Hive
解當(dāng)前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域主流數(shù)據(jù)倉庫Hive的原理及使用，課程通過MapReduce的抽象化技術(shù)、Hive系統(tǒng)架構(gòu)、Hive安裝及調(diào)試、HiveSQL基礎(chǔ)語法等基礎(chǔ)理論，讓學(xué)員能夠全面了解Hive是如何使用的，然后通過一個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例“UV查詢”，帶領(lǐng)大家在掌握理論的基礎(chǔ)上，學(xué)會(huì)具體使用Hive。
六、數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理Sqoop
基于實(shí)際案例與理論數(shù)據(jù)深度解析靜態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，其次全面系統(tǒng)的講解了sqoop的安裝及配置、架構(gòu)分析以及sqoop的語法介紹，旨在幫助學(xué)員建立數(shù)據(jù)傳送知識(shí)體系結(jié)構(gòu)，掌握常用數(shù)據(jù)傳送方式，并具備海量數(shù)據(jù)處理框架設(shè)計(jì)能力。最后列舉網(wǎng)易云課堂sqoop案例幫助學(xué)員更精準(zhǔn)的了解sqoop的應(yīng)用。
七、大數(shù)據(jù)調(diào)度框架：Azkaban
深度解析開源調(diào)度系統(tǒng)azkaban，從系統(tǒng)介紹、安裝配置、再到工作流調(diào)度實(shí)戰(zhàn)、以及改進(jìn)思路，全面的介紹任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的整體架構(gòu)，一線案例的講解加以實(shí)際演練幫助大家全方位掌握大數(shù)據(jù)調(diào)度系統(tǒng)。
八、Scala編程基礎(chǔ)
Scala是一門多范式（multi-paradigm）的編程語言，集成了面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的各種特性。Scala運(yùn)行在Java虛擬機(jī)上，并兼容現(xiàn)有的Java程序。目前很多項(xiàng)目比如Spark，Kafka都使用Scala編寫。Scala語言表述邏輯簡單清晰，但是入門門檻比較高，學(xué)習(xí)難度大。這門課將帶大家學(xué)習(xí)這門語言，為今后的編程和閱讀源碼打下基礎(chǔ)。
九、Spark框架教學(xué)
Spark是一種與Hadoop相似的開源集群計(jì)算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使Spark在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說，Spark啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。
Spark是在Scala語言中實(shí)現(xiàn)的，它將Scala用作其應(yīng)用程序框架。與Hadoop不同，Spark和Scala能夠緊密集成，其中的Scala可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。盡管創(chuàng)建Spark是為了支持分布式數(shù)據(jù)集上的迭代作業(yè)，但是實(shí)際上它是對Hadoop的補(bǔ)充，可以在Hadoop文件系統(tǒng)中并行運(yùn)行。
大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師要熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，熟悉Shell命令，至少Java、python、scala中的一種編程語言；具備豐富的基于Hadoop、Map Reduce、Yarn、Storm、Spark、Hive、Hbase、kafka、Flume、HDFS、Spark Streaming等的大數(shù)據(jù)處理項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。每家公司對大數(shù)據(jù)崗位的要求不盡相同，結(jié)合自己擅長的領(lǐng)域找到與自己匹配的崗位。
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