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大数据学习路线

原创 Hadoop 作者:金罗老师 时间:2019-06-03 13:39:58 0 删除 编辑

大数据学习步骤


  上面虽然列出来了很多框架,但是最开始学习的时候没必要全部都学,就算是在工作中,这些框架也不一定会全部用到。


下面我就大致列一下,各种框架的一个学习步骤吧:


很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:199427210,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系



注意:下面列出来的顺序只是个人建议,可以根据个人实际情况来调整顺序


linux基础和javase基础【包含mysql】

这些是基本功,刚开始也不可能学的很精通,最起码要对linux中的一些基本的命令混个脸熟,后面学习各种框架的时候都会用到,用多了就熟悉了。javase的话建议主要看面向对象,集合,io,多线程,以及jdbc操作即可。


zookeeper

zookeeper是很多大数据框架的基础,中文名称是动物园的意思,因为目前的大数据框架的图标很多都是动物的形状,所以zookeeper其实就是可以管理很多大数据框架的。针对这个框架,主要掌握如何搭建单节点和集群,以及掌握如何在zkcli客户端下对zookeeper的节点进行增删改查操作即可。


hadoop

目前企业中一般都是用hadoop2.x的版本了,所以就没有必要再去学hadoop1.x版本了,hadoop2.x主要包含三大块

hdfs 前期,主要学习hdfs的一些命令即可,上传,下载,删除,移动,查看等命令…


mapreduce

这个需要重点学习下,要理解mr的原理以及代码实现,虽然现在工作中真正写mr的代码次数很少了,但是原理还是要理解的。


yarn

前期了解即可,只需要知道yarn是一个资源调度平台,主要负责给任务分配资源即可,yarn不仅可以给mapreduce任务调度资源,还可以为spark任务调度资源…yarn是一个公共的资源调度平台,所有满足条件的框架都可以使用yarn来进行资源调度。


hive

hive是一个数据仓库,所有的数据都是存储在hdfs上的,具体【数据仓库和数据库】的区别大家可以去网上搜索一下,有很多介绍。其实如果对mysql的使用比较熟悉的话,使用hive也就简单很多了,使用hive主要是写hql,hql是hive的sql语言,非常类似于mysql数据库的sql,后续学习hive的时候主要理解一些hive的语法特性即可。其实hive在执行hql,底层在执行的时候还是执行的


mapredce程序

注意:其实hive本身是很强大的,数据仓库的设计在工作中也是很重要的,但是前期学习的时候,主要先学会如何使用就好了。后期可以好好研究一下hive。


hbase

hbase是一个nosql 数据库,是一个key-value类型的数据库,底层的数据存储在hdfs上。在学习hbase的时候主要掌握 row-key的设计,以及列簇的设计。要注意一个特点就是,hbase基于rowkey查询效率很快,可以达到秒级查询,但是基于列簇中的列进行查询,特别是组合查询的时候,如果数据量很大的话,查询性能会很差。


redis

redis也是一个nosql 数据库和key-value类型的数据库,但是这个数据库是纯基于内存的,也就是redis数据库中的数据都是存储在内存中的,所以它的一个特点就是适用于快速读写的应用场景,读写可以达到10W次/秒,但是不适合存储海量数据,毕竟机器的内存是有限的,当然,redis也支持集群,也可以存储大量数据。在学习redis的时候主要掌握string,list,set,sortedset,hashmap这几种数据类型的区别以及使用,还有pipeline管道,这个在批量入库数据的时候是非常有用的,以及transaction事务功能。


flume

flume是一个日志采集工具,这个还是比较常用的,最常见的就是采集应用产生的日志文件中的数据。一般有两个流程,一个是flume采集数据存储到kafka中,为了后面使用storm或者sparkstreaming进行实时处理。另一个流程是flume采集的数据落盘到hdfs上,为了后期使用hadoop或者spark进行离线处理。在学习flume的时候其实主要就是学会看flume官网的文档,学习各种组建的配置参数,因为使用flume就是写各种的配置。


kafka

kafka 是一个消息队列,在工作中常用于实时处理的场景中,作为一个中间缓冲层,例如,flume->kafka->storm/sparkstreaming。学习kafka主要掌握topic,partition,replicate等的概念和原理。


storm

storm是一个实时计算框架,和hadoop的区别就是,hadoop是对离线的海量数据进行处理,而storm是对实时新增的每一条数据进行处理,是一条一条的处理,可以保证数据处理的时效性。学习storm主要学习topology的编写,storm并行度的调整,以及storm如何整合kafka实时消费数据。


spark

spark 现在发展的也很不错,也发展成了一个生态圈,spark里面包含很多技术,spark core,spark steaming,spark mlib,spark graphx。

spark生态圈里面包含的有离线处理spark core,和实时处理spark streaming,在这里需要注意一下,storm和spark streaming ,两个都是实时处理框架,但是主要区别是:storm是真正的一条一条的处理,而spark streaming 是一批一批的处理。

spark中包含很多框架,在刚开始学习的时候主要学习spark core和spark streaming即可。这个一般搞大数据的都会用到。spark mlib和spark graphx 可以等后期工作需要或者有时间了在研究即可。


elasticsearch

elasticsearch是一个适合海量数据实时查询的全文搜索引擎,支持分布式集群,其实底层是基于lucene的。在查询的时候支持快速模糊查询,求count,distinct,sum,avg等操作,但是不支持join操作。elasticsearch目前也有一个生态圈,elk(elasticsearch logstash kibana)是一个典型的日志收集,存储,快速查询出图表的一整套解决方案。在学习elasticsearch的时候,前期主要学习如何使用es进行增删改查,es中的index,type,document的概念,以及es中的mapping的设计。


目前暂且列出来这么多吧,大数据生态圈目前还有很多比较好的技术框架,这个就需要等大家以后工作之后再去扩展了。


其实上面列出来的这十几个框架,在学习的时候,要专门挑一两个着重研究一下,最好针对,底层原理,优化,源码等部分有所涉猎,这么的话可以在面试过程中脱颖而出。不要想着把每一个框架都搞精通,目前是不现实的,其实就算是在工作中也不会每一个框架都会用的很深。


如果能过对上面的框架都大致会使用,并且对某一两个框架研究的比较深的话,其实想去找一份满意的大数据工作也就水到渠成了。


上面说的这么多,是根据博主最近几年的一些经验总结吧,如果大家有什么观点可以在下面留言讨论。


最终,大家还是要落于找项目来提升自己,必须要有做项目的经验。现在互联网时代,别跟我说,找不到学习的资源。谷歌百度你懂的… !!!


其实,说白了,大家还是要在入门之后,有了一定经验,更多还是要去看官网。这是最重要!包括动手去实践,多敲命令!



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