大数据学习方向，从入门到精通
发布时间：2022-11-23 12:38:10 所属栏目：大数据 来源：
导读： 很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后，不免产生一些疑问，应该怎样入门？应该学习哪些技术？学习路线又是什么？
所有萌生入行的想法与想要学习Java的同学的初衷是一样的。岗位非常火，就业薪资比
所有萌生入行的想法与想要学习Java的同学的初衷是一样的。岗位非常火，就业薪资比
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很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后，不免产生一些疑问，应该怎样入门？应该学习哪些技术？学习路线又是什么？ 所有萌生入行的想法与想要学习Java的同学的初衷是一样的。岗位非常火，就业薪资比较高,，前景非常可观。基本都是这个原因而向往大数据，但是对大数据却不甚了解。 如果你想学习，那么首先你需要学会编程，其次你需要掌握数学，统计学的知识，最后融合应用，就可以想在数据方向发展，笼统来说，就是这样的。但是仅仅这样并没有什么帮助。 现在你需要问自己几个问题： 如果你是金融专业，你可以学习，因为这结合起来你自己的专业，将让你在只有你专业知识的竞争者之中脱颖而出，毕竟现在AI+已经涉及到金融行业了。 说了这么多，无非就是想告诉你，大数据的三个大的发展方向： 请不要问我哪个容易，只能说能挣钱的都不简单。 说一下大数据的四个典型的特征： 现如今，为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 是不是眼花缭乱了，上面的这些内容，别谈精通了，就算全部都会使用的，应该也没几个。咱们接下来就大数据开发/ 设计/ 架构方向来了解一下学习路线。 在接下的学习中，不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。Google首选，其次百度。 于入门者而言，官方文档永远是首选文档。 第一章：Hadoop 在大数据存储和计算中Hadoop可以算是开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。 关于Hadoop，你至少需要搞清楚这些是什么： 自己学会如何搭建Hadoop，先让它跑起来。建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。现在都用Hadoop 2.0。 HDFS目录操作命令；上传、下载文件命令；提交运行MapReduce示例程序；打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。知道Hadoop的系统日志在哪里。 以上完成之后，就应该去了解他们的原理了： MapReduce：如何分而治之；HDFS：数据到底在哪里，究竟什么才是副本； Yarn到底是什么，它能干什么；NameNode到底在干些什么；Resource Manager到底在干些什么； 如果有合适的学习网站，视频就去听课，如果没有或者比较喜欢书籍，也可以啃书。当然最好的方法是先去搜索出来这些是干什么的，大概有了概念之后，然后再去听视频。 之后便是自己寻找一个例子： 自己写一个（照抄也行）WordCount程序， 打包并提交到Hadoop运行。你不会Java？Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。如果你认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。 第二章：更高效的WordCount 在这里，一定要学习SQL，它会对你的工作有很大的帮助。 就像是你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？但是你用SQL就非常简单了，例如： SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word； 这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，而SQL一行搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。 另外就是SQL On Hadoop之Hive于大数据而言一定要学习的。 什么是Hive？ 官方解释如下：The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax。 为什么说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢？ 有的朋友可能不知道数据仓库，数据仓库是逻辑上的概念，底层使用的是数据库，数据仓库中的数据有这两个特点：最全的历史数据（海量）、相对稳定的；所谓相对稳定，指的是数据仓库不同于业务系统数据库，数据经常会被更新，数据一旦进入数据仓库，很少会被更新和删除，只会被大量查询。而Hive，也是具备这两个特点，因此，Hive适合做海量数据的数据仓库工具，而不是数据库工具。 了解了它的作用之后，就是安装配置Hive的环节，当可以正常进入Hive命令行是，就是安装配置成功了。 了解Hive是怎么工作的 学会Hive的基本命令： 创建、删除表；加载数据到表；下载Hive表的数据； MapReduce的原理（还是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数）； HDFS读写数据的流程；向HDFS中PUT数据；从HDFS中下载数据； 自己会写简单的MapReduce程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志； 会写简单的Select、Where、group by等SQL语句； Hive SQL转换成MapReduce的大致流程； Hive中常见的语句：创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地； 从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行。 此时，你的”大数据平台”是这样的：那么问题来了，海量数据如何到HDFS上呢？ 第三章：数据采集 把各个数据源的数据采集到Hadoop上。 3.1 HDFS PUT命令 这个在前面你应该已经使用过了。put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。建议熟练掌握。 3.2 HDFS API HDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API。 实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS，通常都是使用其他框架封装好的方法。比如：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。建议了解原理，会写Demo。 3.3 Sqoop Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库，Oracle、MySQL、SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样，Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。 自己下载和配置Sqoop（建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂）。了解Sqoop常用的配置参数和方法。 使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS；使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表；如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具大数据学习，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可。 3.4 Flume Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，因为“采集和传输框架”，所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到HDFS上。 因此，如果你的业务有这些数据源的数据，并且需要实时的采集，那么就应该考虑使用Flume。 下载和配置Flume。使用Flume监控一个不断追加数据的文件，并将数据传输到HDFS；Flume的配置和使用较为复杂，如果你没有足够的兴趣和耐心，可以先跳过Flume。 3.5 阿里开源的DataX 之所以介绍这个，是因为我们公司目前使用的Hadoop与关系型数据库数据交换的工具，就是之前基于DataX开发的，非常好用。 可以参考我的博文《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》。现在DataX已经是3.0版本，支持很多数据源。你也可以在其之上做二次开发。有兴趣的可以研究和使用一下，对比一下它与Sqoop。 第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去 Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？其实，此处的方法和第三章基本一致的。 HDFS GET命令：把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。 HDFS API：同3.2. Sqoop：同3.3.使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL；使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL。 如果你已经按照流程认真完整的走了一遍，那么你应该已经具备以下技能和知识点： 从前面的学习，对于大数据平台，你已经掌握的不少的知识和技能，搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapReduce来分析数据，把分析结果同步到其他数据源。 接下来的问题来了，Hive使用的越来越多，你会发现很多不爽的地方，特别是速度慢，大多情况下，明明我的数据量很小，它都要申请资源，启动MapReduce来执行。 第五章：SQL 其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎，实在是有点慢。因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。 我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧：使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架；Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署。 5.1 关于Spark和SparkSQL 5.2 如何部署和运行SparkSQL 使用SparkSQL查询Hive中的表。Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。 关于Spark和SparkSQL，如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的。 第六章：数据多次利用 请不要被这个名字所诱惑。其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。 在实际业务场景下，特别是对于一些监控日志，想即时的从日志中了解一些指标（关于实时计算，后面章节会有介绍），这时候，从HDFS上分析就太慢了，尽管是通过Flume采集的，但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件，这样会导致小文件特别多。 为了满足数据的一次采集、多次消费的需求，这里要说的便是Kafka。 关于Kafka：什么是Kafka？Kafka的核心概念及名词解释。 如何部署和使用Kafka：使用单机部署Kafka，并成功运行自带的生产者和消费者例子。使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。Flume和Kafka的集成，使用Flume监控日志，并将日志数据实时发送至Kafka。 如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的。 这时，使用Flume采集的数据，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费，其中一个消费者，就是将数据同步到HDFS。 如果你已经认真完整的学习了以上的内容，那么你应该已经具备以下技能和知识点： 从前面的学习，你已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能，而这其中的每一步，都需要一个任务（程序）来完成，各个任务之间又存在一定的依赖性，比如，必须等数据采集任务成功完成后，数据计算任务才能开始运行。如果一个任务执行失败，需要给开发运维人员发送告警，同时需要提供完整的日志来方便查错。 第七章：越来越多的分析任务 不仅仅是分析任务，数据采集、数据交换同样是一个个的任务。这些任务中，有的是定时触发，有点则需要依赖其他任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候，仅仅靠crontab远远不够了，这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统，类似于AppMaster，负责分配和监控任务。 7.1 Apache Oozie 7.2 其他开源的任务调度系统 Azkaban，light-task-scheduler，Zeus，等等。另外，我这边是之前单独开发的任务调度与监控系统，具体请参考《大数据平台任务调度与监控系统》。如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的： 第八章：我的数据要实时 在第六章介绍Kafka的时候提到了一些需要实时指标的业务场景，实时基本可以分为绝对实时和准实时，绝对实时的延迟要求一般在毫秒级，准实时的延迟要求一般在秒、分钟级。对于需要绝对实时的业务场景，用的比较多的是Storm，对于其他准实时的业务场景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。当然，如果可以的话，也可以自己写程序来做。 8.1 Storm 8.2 Spark Streaming 至此，你的大数据平台底层架构已经成型了，其中包括了数据采集、数据存储与计算（离线和实时）、数据同步、任务调度与监控这几大模块。接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。 第九章：数据要对外 通常对外（业务）提供数据访问，大体上包含以下方面。 这么多比较成熟的框架和方案，需要结合自己的业务需求及数据平台技术架构，选择合适的。原则只有一个：越简单越稳定的，就是最好的。 如果你已经掌握了如何很好的对外（业务）提供数据，那么你的“大数据平台”应该是这样的： 第十章：牛逼高大上的机器学习 关于这块，也只能是简单介绍一下了，研究不深入。在业务中，遇到的能用机器学习解决的问题大概这么三类： 大多数行业，使用机器学习解决的也就是这几类问题。 入门学习线路，数学基础；机器学习实战，懂Python最好；SparkMlLib提供了一些封装好的算法，以及特征处理、特征选择的方法。 机器学习确实牛逼高大上，也是我学习的目标。那么，可以把机器学习部分也加进你的“大数据平台”了。 准备好接受大数据了吗？开始学习吧，提高技能，提高核心竞争力。也给自己的未来一个机会。 推荐一个大数据学习群 119599574晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程，专注大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘都是纯干货分享，你愿意来学习吗？ （编辑：开发网_商丘站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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