2011年至2014年四年间,我国大数据处于起步阶段,每年均增长在20%以上。2015年,大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%,超过160亿元。预计2020年,我国大数据市场规模将超过8000亿元,有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态,稀缺程度各有不同,其中,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。大数据零基础学习应该怎么学呢?今天千锋老师就来给大家分享一下专业的大数据学习路线。
首先是Java基础学习。很多人好奇学习大数据需不需要学Java,正确答案是需要。一方面Java是目前使用最为广泛的编程语言,它具有的众多特性,特别适合作为大数据应用的开发语言;另一方面Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java开发,例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas,因此学习Hadoop的一个首要条件,就是掌握Java语言编程。
其次是Linux系统、Hadoop生态体系。大数据的整个框架是搭建在Linux系统上面的,所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个开源的分布式计算+分布式存储平台,是一个大数据的基础架构,它能搭建大型数据仓库,PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。在这一阶段,你必须要掌握Hadoop的核心组件,包括分布式文件系统HDFS、资源调度管理系统YARN以及分布式计算框架MapReduce。
再次是分布式计算框架Spark&Storm生态体系。随着学习的深入,在具备一定的基础之后,你就需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark无论是在性能还是在方案的统一性方面,都有着极大的优越性,可以对大数据进行综合处理:实时数据流处理、批处理和交互式查询。
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