轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)要學(xué)哪些知識(shí)點(diǎn)？過去數(shù)據(jù)開發(fā)需要一定的Java基礎(chǔ)和工作經(jīng)驗(yàn)。門檻高，上手難。如果數(shù)據(jù)開發(fā)行業(yè)的小伙伴零基礎(chǔ)入門的話，先從Python語言入手。Python語言簡單易懂，適合零基礎(chǔ)入門，編程語言排名上升最快，可以完成數(shù)據(jù)挖掘。如果我想從事大數(shù)據(jù)技術(shù)的開發(fā)，我應(yīng)該怎么做？路線是什么？從哪兒開始？學(xué)什么？
第 1 階段：大數(shù)據(jù)開發(fā)入門
1、MySQL 數(shù)據(jù)庫和 SQL 語法
MySQL可以處理千萬條記錄的大型數(shù)據(jù)庫，采用標(biāo)準(zhǔn)的SQL數(shù)據(jù)語言形式，MySQL可以安裝在不同的操作系統(tǒng)上，并提供多種編程語言的操作接口，包括C、C++、Python、Java、Ruby等。支持多種存儲(chǔ)引擎。
SQL是客戶端和MySQL服務(wù)器之間進(jìn)行通信和通信的語言。
2、Kettle 和 BI 工具
Kettle 是一個(gè)端到端的數(shù)據(jù)集成平臺(tái)。其部分功能包括：數(shù)據(jù)流水線免代碼拖拽構(gòu)建、多數(shù)據(jù)源對(duì)接、數(shù)據(jù)流水線可視化、模板化開發(fā)數(shù)據(jù)流水線、可視化調(diào)度任務(wù)、深度Hadoop支持、數(shù)據(jù)任務(wù)降級(jí)Spark集群、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)支持。
3、Python 與數(shù)據(jù)庫交互
在實(shí)際的生產(chǎn)任務(wù)中，幾乎所有的數(shù)據(jù)都存在于數(shù)據(jù)庫中，因此與數(shù)據(jù)庫的交互成為了不可避免的事情。在Python代碼中與mysql數(shù)據(jù)庫交互，需要使用第三方模塊“pymysql”
第二階段：大數(shù)據(jù)的核心基礎(chǔ)
1、Linux
作為一個(gè)操作系統(tǒng)，Linux 本身用于管理內(nèi)存、調(diào)度進(jìn)程、處理網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧等等。大數(shù)據(jù)的開發(fā)基于開源軟件平臺(tái)。大數(shù)據(jù)的分布式集群(Hadoop、Spark)建立在多個(gè)Linux系統(tǒng)之上，對(duì)集群的執(zhí)行命令全部在Linux終端窗口中輸入。根據(jù)Linux基金會(huì)的研究，86%的企業(yè)已經(jīng)使用Linux操作系統(tǒng)搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)。Linux 占上風(fēng)。
2、Hadoop 基礎(chǔ)
Hadoop是一種能夠分布式處理大量數(shù)據(jù)的軟件框架。Hadoop 以可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理數(shù)據(jù)。它擅長存儲(chǔ)大型半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。還非常擅長分布式計(jì)算——跨多臺(tái)機(jī)器快速處理大量數(shù)據(jù)。Hadoop框架的核心設(shè)計(jì)是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量數(shù)據(jù)提供存儲(chǔ)，MapReduce為海量數(shù)據(jù)提供計(jì)算。
MapReduce 和 Hadoop 相互獨(dú)立，實(shí)際上可以很好地協(xié)同工作。MapReduce 是一種用于處理大量半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的編程模型。
3、Hive 大數(shù)據(jù)開發(fā)基金會(huì)
Hive 是一個(gè)基于 Hadoop 的數(shù)據(jù)倉庫工具，用于數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載。它是一種用于存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在 Hadoop 中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive數(shù)據(jù)倉庫工具可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件映射成數(shù)據(jù)庫表，并提供SQL查詢功能，可以將SQL語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)執(zhí)行。Hive 的優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低，通過類似的 SQL 語句可以實(shí)現(xiàn)快速的 MapReduce 統(tǒng)計(jì)，使 MapReduce 更簡單，無需開發(fā)特殊的 MapReduce 應(yīng)用程序。Hive 非常適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計(jì)分析。
第三階段：千億級(jí)數(shù)倉技術(shù)
1、企業(yè)級(jí)在線教育項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(Hive數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目全流程)
以真實(shí)項(xiàng)目為驅(qū)動(dòng)，學(xué)習(xí)離線數(shù)倉技術(shù)。建立集團(tuán)數(shù)據(jù)倉庫，統(tǒng)一集團(tuán)數(shù)據(jù)中心，對(duì)分散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中存儲(chǔ)和處理;從需求調(diào)研、設(shè)計(jì)、版本控制、研發(fā)、測試到實(shí)施，覆蓋項(xiàng)目全流程;挖掘和分析海量用戶行為數(shù)據(jù)，定制多維數(shù)據(jù)集合，形成數(shù)據(jù)集市，供各種場景主題使用。
第 4 階段：PB 內(nèi)存計(jì)算
1、Python編程基礎(chǔ)+進(jìn)階
Python是基于ABC語言發(fā)展而來的。Python 語法和動(dòng)態(tài)類型以及解釋語言的性質(zhì)使其成為大多數(shù)平臺(tái)上用于腳本和快速應(yīng)用程序開發(fā)的編程語言。加法逐漸被用于開發(fā)獨(dú)立的大型項(xiàng)目。Python語言的語法非常簡潔明了，即使是非軟件專業(yè)的初學(xué)者也很容易上手。與其他編程語言相比，Python 語言的實(shí)現(xiàn)代碼往往是實(shí)現(xiàn)相同功能的最短時(shí)間。
2、Spark 技術(shù)棧
Spark是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的明星產(chǎn)品。它是一個(gè)可以處理海量數(shù)據(jù)的高性能分布式內(nèi)存迭代計(jì)算框架。本課程是基于Python語言學(xué)習(xí)Spark3.2開發(fā)的。課程講解注重理論聯(lián)系實(shí)際，高效快捷，語言通俗易懂，即使是初學(xué)者也能快速掌握。讓有經(jīng)驗(yàn)的工程師也有所收獲。
3、大數(shù)據(jù) Flink 技術(shù)棧
Flink 的核心是流式數(shù)據(jù)流執(zhí)行引擎，為數(shù)據(jù)流的分布式計(jì)算提供數(shù)據(jù)分發(fā)、數(shù)據(jù)通信和容錯(cuò)機(jī)制。Flink 基于流執(zhí)行引擎，提供了許多更高抽象級(jí)別的 API 供用戶編寫分布式任務(wù)。Flink 還可以輕松地與 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的其他項(xiàng)目集成。例如，F(xiàn)link 可以讀取存儲(chǔ)在 HDFS 或 HBase 中的靜態(tài)數(shù)據(jù)，使用 Kafka 作為流式數(shù)據(jù)源，直接復(fù)用 MapReduce 或 Storm 代碼，或通過 YARN 集群資源應(yīng)用等。
4、Spark離線數(shù)倉產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
通過大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)，解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)制造行業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析、可視化、個(gè)性化推薦等問題。一站式制造項(xiàng)目主要基于Hive數(shù)據(jù)倉庫分層存儲(chǔ)各種業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，基于sparkSQL進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。核心業(yè)務(wù)涉及運(yùn)營商、呼叫中心、工單、加油站、倉儲(chǔ)物資。
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