0基础如何学习大数据
发布时间:2023-05-16 17:27:10 已帮助:人
学习目的是什么
如何开始学
学习什么
如何选择一门好课程
另外关于学习方法,有的人习惯购买视频或书籍自学,有的人喜欢跟着老师学。如果选择自学,一定要有一个完善的学习规划。可以多利用网络资源,多逛技术论坛,可以多参考前辈的学习路线和方法,结合自己的实际情况,作出量化指标,长期坚持,实现从量变到质变。
但是我个人认为除非自控力特别强的人,还是跟着老师学习比靠谱,毕竟大数据对实际操作要求的比较高。一方面同学间可以互相激励,交流,避免在学习中自制力不够的问题。另一方面,当你遇到问题时老师能及时帮你解决,还能节约时间,避免走弯路。
2、学习计算处理框架:严格来说,这分为离线批处理和流式处理,建议学习Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一个。
3、分布式存储框架:建议学习HDFS。
4、资源调度框架:建议学习YARN。
5、分布式协调框架:建议学习Zookeeper——太多大数据框架都需要它了,比如Kafka,Storm,HBase等。
6、KV数据库:典型的就是memcache和Redis了,特别是Redis简直是发展神速,建议学习Redis,如果C语言功底好的,熟读源码,反正源码也不多。
7、列式存储数据库:建议学习HBASE,这是目前应用最广泛的开源列式存储。
8、消息队列:大数据工程处理中消息队列作为“削峰填谷”的主力系统是必不可少的,当前该领域内的解决方案有很多,包括ActiveMQ,Kafka等。建议学习Kafka,不仅仅好找工作,还能触类旁通进一步理解基于备份日志方式的数据处理模型。
2、优质的大数据培训课程结构全面系统,作为零基础者需要全面的学习大数据相关的技术,便于从广泛学习到重点能力培养,由浅入深,由易至难,循序渐进式学习能够帮助零基础者从快速入门到进阶突破。
3、优质的大数据课程需要有强悍的技术支持(当然这个支持可以是学校的师资、平台的实力、也可以是公司提供的实习平台或老师的技术专业度等等),能帮助你解决大数据实践中所出现的各类问题。并且能“教”与“学”结合,帮助学习者全面提升职业技能和素养。甚至可以提供项目参与学习。