千锋教育-做有情怀、有良心、有品质的职业教育机构

手机站
千锋教育

千锋学习站 | 随时随地免费学

千锋教育

扫一扫进入千锋手机站

领取全套视频
千锋教育

关注千锋学习站小程序
随时随地免费学习课程

当前位置:首页  >  IT培训问答  >  大数据问答  > 转行大数据方向需要学什么

转行大数据方向需要学什么

匿名提问者 2022-07-27

推荐答案

  转行大数据方向需要学什么?以转行为目的,我们就需要一条尽可能高效的学习路线。之前的大数据需要掌握一定的java基础,门槛会比较高,对新手的难度比较大,现在初学者学习大数据,可以学习Python,更适合零基础入门,效率更快。

转行大数据方向需要学什么

  下面就来介绍一下大数据方向需要学什么:

  第一阶段:大数据开发简介

  1、MySQL 数据库和 SQL语法

  MySQL可以处理千万条记录的大型数据库,采用标准的SQL数据语言形式,MySQL可以安装在不同的操作系统上,并提供多种编程语言的操作接口,包括C、C++、Python、 Java、Ruby 等。支持多个存储引擎。

  SQL是客户端和MySQL服务器之间通信和通信的语言。

  2、Kettle 和 BI 工具

  Kettle 是一个端到端的数据集成平台。其部分功能包括:免代码拖拽式数据管道构建、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化调度任务、深度Hadoop支持、数据任务下推Spark集群、数据采矿和机器学习支持。

  3、Python 与数据库交互

  在实际的生产任务中,几乎所有的数据都存在于数据库中,因此与数据库的交互就成为了不可避免的事情。在Python代码中与mysql数据库交互,需要使用第三方模块“pymysql”

  第二阶段:大数据核心基础

  1、Linux

  Linux 作为一种操作系统,可以管理内存、调度进程、处理网络协议栈等等。大数据的开发基于开源软件平台。大数据的分布式集群(Hadoop、Spark)建立在多个Linux系统之上,在Linux终端窗口中输入对集群的执行命令。根据Linux基金会的研究,86%的企业已经使用Linux操作系统搭建大数据平台。 Linux 占上风。

  2、Hadoop 基础知识

  Hadoop 是一种能够分布式处理大量数据的软件框架。 Hadoop 以可靠、高效和可扩展的方式处理数据。它擅长存储大型半结构化数据集。还非常擅长分布式计算——跨多台机器快速处理大量数据。 Hadoop框架的核心设计是:HDFS和MapReduce。 HDFS为海量数据提供存储,MapReduce为海量数据提供计算。

  MapReduce 和 Hadoop 相互独立,实际上可以很好地协同工作。 MapReduce 是一种用于处理大量半结构化数据的编程模型。

  3、大数据开发 Hive 基金会

  hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,用于数据的提取、转换和加载。它是一种用于存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。 Hive数据仓库工具可以将结构化数据文件映射成数据库表,并提供SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务执行。 Hive 的优点是学习成本低,通过类似的 SQL 语句可以实现快速的 MapReduce 统计,使 MapReduce 更简单,无需开发特殊的 MapReduce 应用程序。 Hive 非常适合数据仓库的统计分析。

  第三阶段:千亿级数仓技术

  1、企业级在线教育项目实战(Hive数仓项目全流程)

  以真实项目为驱动,学习离线数仓技术。建立集团数据仓库,统一集团数据中心,对分散的业务数据进行集中存储和处理;从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到实施,覆盖项目全流程;挖掘和分析海量用户行为数据,定制多维数据集合,形成数据集市,供各种场景主题使用。

  第四阶段:PB内存计算

  1、Python编程基础+进阶

  Python 是基于 ABC 语言发展而来的。 Python 语法和动态类型,以及解释语言的性质,使其成为大多数平台上用于脚本和快速应用程序开发的编程语言。随着版本和语言的不断更新,新功能的加入逐渐被用于独立、大型项目的开发。 Python语言的语法非常简洁明了,即使是非软件专业的初学者也很容易上手。与其他编程语言相比,Python语言实现相同功能的实现代码往往最短。

  2、Spark技术栈

  Spark 是大数据系统的明星产品。它是一个可以处理海量数据的高性能分布式内存迭代计算框架。本课程是基于Python语言学习Spark3.2开发的。课程讲解注重理论联系实际,高效快捷,深入浅出,让初学者快速掌握。让经验丰富的工程师也有所收获。

  3、大数据Flink技术栈

  Flink 的核心是流式数据流执行引擎,为数据流的分布式计算提供数据分发、数据通信和容错机制。 Flink 基于流执行引擎,提供了许多更高抽象级别的 API 供用户编写分布式任务。 Flink 还可以轻松地与 Hadoop 生态系统中的其他项目集成。例如,Flink 可以读取存储在 HDFS 或 HBase 中的静态数据,使用 Kafka 作为流数据源,直接复用 MapReduce 或 Storm 代码,或通过 YARN 集群资源应用等。

  4、Spark离线数仓工业项目实战

  通过大数据技术架构解决工业物联网制造行业的数据存储与分析、可视化、个性化推荐问题。一站式制造项目主要基于Hive数据仓库分层存储各种业务指标数据,基于sparkSQL进行数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、加油站、仓储物资等。

  转行大数据方向需要学什么就介绍到这里啦,大数据需要学习的内容其实比较多,自学耗时很长,如果是本着转行的目的,那么建议大家还是参加大数据培训更好,毕竟培训班有实践项目,学习周期也更短,5-6个月左右,培训结束后自身的竞争力要比自学好很多。更多关于大数据培训的问题,欢迎咨询千锋教育在线名师,如果想要了解我们的师资、课程、项目实操的话可以点击咨询课程顾问,获取试听资格来试听我们的课程,在线零距离接触千锋教育大咖名师,让你轻松从入门到精通。

IT培训哪家好

专业导师线上坐镇
解答个性化学习难题

IT培训机构哪个比较好

海量问答 优质解析

我要提问

14天品质课程免费试学

实战学习干货限时领取

行业解读+大咖授课+项目实操
10年以上业内强师集结,手把手带你蜕变精英!

提交领取

请您保持通讯畅通,专属学习老师24小时内将与您1V1沟通