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标题: 1.1 大数据简介-hadoop-最全最完整的保姆级的java大数据学习资料 [打印本页]

作者: 梦见你的名字    时间: 2022-12-3 02:19
标题: 1.1 大数据简介-hadoop-最全最完整的保姆级的java大数据学习资料
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1 hadoop-最全最完整的保姆级的java大数据学习资料

大数据技术解决的是什么问题?
大数据技术解决的主要是海量数据的存储和计算。
Hadoop的广义和狭义之分
狭义的Hadoop:指的是一个框架,Hadoop是由三部分组成:HDFS:分布式文件系统--> 存储; MapReduce:分布式离线计算框架-->计算;Yarn:资源调度框架
广义的Hadoop:广义Hadoop是不仅仅包含Hadoop框架,除了Hadoop框架之外还有一些辅助框 架。Flume:日志数据采集,Sqoop:关系型数据库数据的采集;
Hive:深度依赖Hadoop框架完成计算(sql),Hbase:大数据领域的数据库(mysql)
Sqoop:数据的导出
广义Hadoop指的是一个生态圈。
主要学习内容
第一部分:大数据简介(定义,特点,应用场景,发展趋势,职业发展路线)
第二部分:Hadoop简介(历史,发展路线-版本变更,发行版(CDH))
第三部分:Hadoop的重要组成(hdfs,mapreduce,yarn)
第四部分:Apache Hadoop 完全分布式集群搭建
第五部分:HDFS 分布式文件系统(架构,原理,常用api,  元数据管理,权限,日志采集的综合案例)
第六部分:MapReduce分布式计算框架 (原理,常用的编程规范等,大量案例练习-分区,排序-快 排-归并排序,压缩,自定义组件,综合案例)
第七部分:Yarn 资源调度框架(架构,原理,三种资源调度策略)
第八部分:Apche Hadoop核心源码剖析(nn,dn启动流程源码分析,nn高并发的支撑原理, hadoop3.0新特性)
第九部分:  调优及二次开发示例(hdfs,mr,yarn调优,nn常见GC问题,完成二次开发编译源码)
1.1 大数据简介

1.1.1 大数据的定义

​        大数据是指无法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。
1.1.2 大数据的特点

大数据的特点可以用 IBM 曾经提出的  “5V” 来描述,如下:

1.1.3 大数据的应用场景

随着大数据的发展,大数据技术已经广泛应用在众多行业,比如仓储物流、电商零售、汽车、电信、生物医学、人工智能、智慧城市等等领域,包括在疫情防控战中,大数据技术也发挥了重要的作用。






大数据的价值,远远不止于此,大数据对各行各业的渗透,大大推动了社会生产和生活,未来必将产生重大而深远的影响。
1.1.4 大数据的发展趋势及职业路线

1.4.4.1 大数据发展趋势

1.4.4.2 大数据职业发展路线

​        目前大数据高、中、低三个档次的人才都很缺。现在我们谈大数据,就像当年谈电商一样,未来前景已经很明确,接下来就是优胜劣汰,竞争上岗。不想当架构师的程序员不是好架构师!但是,大数据发展到现阶段,涉及大数据相关的职业岗位也越来越精细。
​        从职业发展来看,由大数据开发、挖掘、算法、到架构。从级别来看,从工程师、高级工程师,再到架构师,甚至到科学家。而且,契合不同的行业领域,又有专属于这些行业的岗位衍生,如涉及金融领域的数据分析师等。大数据的相关工作岗位有很多,有数据分析师、数据挖掘工程师、大数据开发工程师、大数据产品经理、可视化工程师、爬虫工程师、大数据运营经理、大数据架构师、数据科学家等等。
​        从事岗位:ETL工程师,数据仓库工程师,实时流处理工程师,用户画像工程师,数据挖掘,算法工程师,推荐系统工程。

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