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文科生想转行大数据_数据库

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资料来源:网络整理       时间:2023/3/5 16:26:06       共计:3580 浏览

如何让学生学习大数据技术?

谢谢邀请回答!!!

俗话说:兴趣是第一老师。我认为,当你选择学习一门课程和技能时,你的个人兴趣是至关重要,对于学习像大数据这样抽象的技能更是如此。那么,如何学好大数据呢?我建议主要有以下3个方面:

1.学习Java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础。主要深入学习Java的标准版JavaSE就可以,像Servlet、JSP、Tomcat、Struts等课程了解就可以,当然学习Hibernate或Mybites的原理也有必要,增加你对Java操作数据库的理解,同时要学好Linux,对你快速掌握大数据相关技术有很大的裨益,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase等大数据软件的运行环境和网络环境配置。

2.当我们掌握了大数据的基础后,还需学习哪些大数据技术?当然最关键的是学习Hadoop技术,它包括:HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方,MapReduce是对数据进行处理计算,YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件,有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了。

3.学了以上大数据的技能后,可以作为你学大数据的一个节点。可以主要考虑进一步学习以下几个技能:

(1)学习Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时,就会用到它,以后要学的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息。

(2)学习Mysql:我们学习完大数据的处理知识后,接下来要学习小数据的处理工具mysql数据库,你能在Linux上把它安装好,运行起来,配置简单的权限,修改root密码,创建数据库。

(3)学习Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里,也可以直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上。

(4)学习Hive:对于会SQL语法的来说,它就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapReduce程序。

(5)学习Oozie: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,如出错会给你发报警,并能帮你重试程序,最重要的是,还能帮你配置任务的依赖关系。

(6)学习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,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。

(7)学习Kafka:数据多了同样也需要排队处理,利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,可以与Flume的工具配合使用。

(8)学习Spark:它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点,其特点主要有:把数据装载到内存中计算,而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘,特别适合做迭代运算。

总而言之,要学好大数据这门课程,不但要有刻苦认真、持之以恒的学习精神,而且还要向该行业的高手们讨教学习经验,采取理论知识与实操相结合的学习方法等,我相信你的付出必有所收获!!??????

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