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大数据学习路线有哪些?
时间:2024-12-23 19:16:39
答案

Java :只要了bai解一些基础即可,做大数据不需要很深的Java 技术,学java SE 就相当于有学习大数据。

Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。

Hadoop:这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。

Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。

Mysql:我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。

Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。

Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单

Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确。

Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。

Kafka:这是个比较好用的队列工具。

Spark:它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点。

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