大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据教程linux学习的问题,于是小编就整理了3个相关介绍大数据教程Linux学习的解答,让我们一起看看吧。
搞大数据主要学哪些?
大数据主要学习的东西有6个方面:
第一阶段
第二阶段
第三阶段
大数据基础核心
第四阶段
第五阶段
大数据学习的课程主要有:
程序设计基础、python程序设计、数据分析基础、Linux操作系统、Python爬虫技术、Python数据分析、Java程序设计、hadoop大数据框架、Spark技术与应用、HBASE分布式数据库、大数据可视化。
如何学习“大数据”方面的知识?
大数据这个名词对于圈子里的同行是非常熟悉的,都知道大数据是个很牛逼的代名词,首先大数据的概念是指在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产。大数据解释起来是这么回事,可能外行人听起来丈二和尚摸不着头脑,那么就需要自己多花时间去补充这方面的知识,要了解和学习一门技术,就得把这门技术的前和后都了解清楚,基于我个人的观点,对于大数据的学习,最基本的大数据组件Hadoop+Spark这个是必须掌握的基础,后面延伸的Hive,HBase等组件,尽然是对数据的处理,那么就少不了和数据库打交道,Sql语句那就是最基本的数据库语言,对于这类都是高级编程语言,那么还要掌握一门编程语言,目前市面上都是推荐J***a和Python,如果是我推荐的话,偏向于Python,这个是针对零基础的朋友,关于Python我这里不多加介绍了,对于大数据技术的学习上面只是介绍了几个必学的组件,学起来肯定是困难的,学成之后就会封神了,哈哈!在学习过程中一定要沉静下心来学习,不能浮躁,多问多实操!理论基础要扎实然后结合项目来实战自己所掌握的理论,相辅相成,一定会有成。
看提问应该是要对大数据在经济和管理方面有所认知,而不是学习技术。建议去看看凯利凯文的书和文章,推荐南京大学钱志新的书《新管理商道》,非常实用。两位都是研究数字经济的著名专家。
大数据培训专业的学习,目前一般的都说从编程开发基础学起的,需要先学习J***a编程语言或者的Python编程语言做为一个大数据学习的基础进行的,因为,目前的大数据开发的一些相关框架组件都是用J***a语言进行底层开发的,所以,现在把J***a做为基础进行学习的大数据培训机构还是比较多的。
首先,大数据做为一个一个朝阳行业学习,通过大数据培训毕业后这个方向应该还是处于一个好的发展阶段,只要学好了找工作还是不错的。
其次,有些人虽然在学习上比较迷茫,哪是是因为你对大数据培训学习后的未来比较迷茫,你要先搞清楚,大数据专业能做什么事情,就是能找到什么样子的工作。
然后,你再看你对那类工作比较感兴趣,或者比较适合你。最后,再根据你的目标做一个比较适合自己的学习计划的去学习,精准学习,有效专研选择大数据培训机构。
目前的大数据培训学习一般都是要学习下边的内容:
1,掌握好数据结构和算法等基础,掌握j***a python scala等语言其中一种
2,大数据主要是对数据进行处理,所以SQL至关重要,学好SQL不愁找工作
3,理解大数据应用的技术框架,Hadoop,hive,spark等框架是必会的,基本原理等。
最后,想要学好大数据这门技术自己要多练习,找一些项目敲一遍代码更好。
大数据如何学习
一、基础知识学习:
1、如果您此前对于数据库等方面的知识没有涉及,在学习大数据之前,建议先掌握基本的数据库知识,例如目前流行的关系型数据库[_a***_]MySQL, 非关系型数据库MongoDB,开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库Redis等相关的知识;
2、J***a 是目前使用最为广泛的编程语言,它具有的众多特性,特别适合作为大数据应用的开发语言。由于J***a目前有不同的方向,如果是关于大数据方面可以着重学习标准版J***aSE;
3、能够熟练掌握Linux系统,由于大数据相关的软件都是在Linux上运行,因此能够熟练使用Linux系统对大数据相关软件的操作相当重要,也能够对后面学习理解hadoop、HBase等大数据的软件的运行原理;
二、Scala基础:
Scala 是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 J***a 平台(J***a 虚拟机),并兼容现有的J***a 程序,所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成;
三、Hadoop技术模块;
Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 2.0 许可协议发布的开源软件框架,它能搭建大型数据仓库,PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。它拥有高容错率的特点,设计是用来部署在低廉硬件上;这个平台目前已经成为了大数据的代名词,通过对Hadoop的学习就能够明白并使用大数据;
四、Spark技术模块;
(1)大数据学习要业务驱动,不要技术驱动
大数据的核心目标是数据驱动的智能化,要解决具体的问题,学习之前要明确问题,理解问题,之后再研究和选择合适的技术加以应用,这样才有针对性
(2)大数据学习要善用开源,不要重复造轮子
GitHub上的明星开源项目可以,所以要善用开源和集体智慧编程,而不要重复造轮子
(3)大数据学习要以点带面,不贪大求全
精力很有限,短时间内很难掌握多个领域的大数据理论和技术,数据科学要把握好碎片化和系统性的关系。
不同领域的大数据应用有其共性关键技术,其系统技术架构也有相通的地方,每个大数据系统都应该考虑上述问题。
(4)大数据学习要勇于实践,不要纸上谈兵
想学习J***a和大数据,怎么学比较好?
这是一个非常好的问题,学习J***a和大数据技术是目前的一个学习热门,大数据自身广阔的发展空间将在未来创造出大量的就业和创业机会,所以学习J***a和大数据是一个非常不错的选择。
首先要搞清楚一件事情,那就是J***a是编程语言,而大数据则是一系列技术的统称(围绕数据核心)。在大数据技术体系中,J***a扮演着重要的角色,但是J***a不等于大数据,大数据也不等于J***a。
要想学习J***a和大数据,要规划一个合理的学习路线,可以按照以下学习路线展开学习:
第一步:学习Linux操作系统。学习Linux操作系统的使用是学习大数据的第一步,操作系统是计算机知识的基础,通过学习Linux操作系统能全面的掌握操作系统的体系结构、功能组成、***管理、网络交互、功能扩展等一系列基础内容,而这些内容对大数据的学习来说是非常重要的。学习Linux操作系统还有一个原因,那就是大部分开源大数据平台都是基于Linux操作系统部署的,可以为后面的学习打下一个扎实的基础。Linux操作系统有较多的选择,其中CentOS和Ubuntu是比较常见的选择。
第二步:学习J***a编程。J***a编程的学习会串联很多相关知识的学习,包括数据结构、算法设计、数据库、网络等一系列内容,所以学习编程语言是学习计算机知识非常好的方式。学习J***a语言首先要搞清楚面向对象的基本概念,掌握面向对象的编程过程:类的定义、对象的创建、方法的调用,看一个例子:
接下来要搞清楚封装、继承和多态的概念,可以通过一个例子来完成这三个概念的描述:
这三个概念中,多态的概念相对来说要稍微复杂一点,在对概念本身还没有深刻理解的情况下,先把表现形式掌握住,然后再通过实验慢慢理解。例子中只描述了多态三个定义中的第一个,另外还有两个定义,分别是父类定义子类构建和抽象类定义实体类构建,多态还有两个“方法”,分别是方法重载和方法重写(关于多态的细节,大家可以参考我之前在头条上写的文章)。
J***a的基础部分还有一个比较重要的内容就是多线程,多线程的内容比较多,我在头条上写了一个系列文章,专门阐述J***a并发编程,一共写了20多篇,感兴趣的朋友可以关注我的头条号并查看对应的文章,这里就不赘述了。
接下来是学习J***a的Web编程,很多人对学习大数据是否需要学习Web编程有一定的疑问,其实做大数据开发一个很重要的内容是做落地应用的开发,所以学习J***a Web编程是完全有必要的。J***a Web编程的官方标准包括三个大的技术模块,分别是JSP、Servlet和J***aBean,但是目前J***a Web开发更多在***用微服务的方式进行,比如SpringBoot和SpringCloud的应用比较普遍,毕竟这种方式比较方便。
SpringBoot的开发方式进一步简化了繁琐的配置,让开发人员可以更专注于业务逻辑的实现,而SpringCloud则是对SpringBoot的封装,提供了***的整合,对大量的中小型Web应用来说,这个解决方案是非常实用的(关于SpringBoot和SpringCloud的开发细节,我将陆续在头条上跟大家分享)。
到此,以上就是小编对于大数据教程linux学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据教程linux学习的3点解答对大家有用。