发布时间:2022-05-10 10:46:02来源:励普教育综合
大数据作为近几年的热点新兴技术领域,受到的关注不可谓是不多,而想要入行做大数据,首先要满足专业技术门槛。很多人0基础小白,因此选择大数据培训来进行学习提升。那么今天我们就来聊聊,大数据培训班一般要学习哪些内容?难度大不大?
大数据技术体系庞杂,基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算(批处理、在线处理、实时流处理、内存处理)、多模态计算(图像、文本、视频、音频)、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。
对于0基础学习者,我们的建议是,应用切入、以点带面,先从一个实际的应用领域需求,搞定一个一个技术点,有一定功底之后,再举一反三横向扩展,建立起完善的大数据技术知识体系。
大数据学习内容:
1、Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础,主流的大数据开源框架,其编程都离不开Java。
2、Linux命令
大数据开发通常是在Linux环境下进行的,Linux基础操作命令以及Shell编程,也是大数据学习的重要组成部分。
3、大数据相关框架和组件
常用的大数据开发框架有:Hadoop、Spark、Storm、Flink等,开发框架搭建应用架构前需要先弄明白其原理和应用场景,这是基本的要求。
Hadoop,已几乎与大数据划上了等号,超过20个生态圈组件,共同完成面向高度扩展的分布式计算。
Spark,作为MapReduce之外的一种选择,后来居上,成为MapReduce的替代者,受到行业主流的欢迎。
Storm,提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify等头部企业。
Flink,流式处理系统,新兴热门框架,尤其受到阿里青睐,近几年在国内的发展很好。
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