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學大數據,都學習哪些內容,要學多久?

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8條回答

molyzzx

molyzzx

回答于2022-06-28 15:07

很多初學者在學習大數據之前往往都有這樣一個疑問,那就是學習多久才能掌握相關的技術,達到就業崗位的要求?

要想知道類似問題的答案需要從多個角度來分析,大數據本身涉及到一系列圍繞數據的相關技術,這些技術涉及到大數據平臺技術、大數據開發技術、數據分析技術、數據呈現技術、數據采集整理技術等等,這些技術既有區別又有聯系,相關技術也都有相對應的崗位,所以作為學習者來說應該選擇一個細分方向來學習,而不能簡單的說學習大數據。

目前大數據的相關崗位以大數據開發、大數據分析、大數據運維居多,所以就從這幾個方面來簡單的分析一下需要學習哪些知識,以及一個大致的學習周期。

大數據開發是基于大數據平臺進行的功能性開發,學習可以分為三個階段,分別是編程語言、大數據平臺和案例開發。編程語言往往以學習Java、Python和Scala居多,通常情況下編程語言的學習是比較耗費時間的,按照歷史經驗來看,對于沒有編程語言的人來說,入門編程語言大概需要3個月左右的時間。看一下同一個操作采用Python、Scala和Java編寫的代碼實現過程:

接著要學習一下如何搭建基礎的大數據平臺,這部分知識對于大數據開發人員來說并不是重點,但是基本的搭建過程是應該掌握的,搭建Hadoop平臺和Spark平臺往往也需要大量的實驗,另外還需要掌握大數據平臺的體系結構和功能組成,這部分的學習時間大概需要2個月左右。接著就是在大數據平臺下進行項目開發了,這部分學習時間可長可短,一般完成一個綜合性的大數據開發實驗也需要1個月左右的時間,這樣算下來,入門大數據開發大概需要6個月左右的時間。

大數據分析需要學習的內容與大數據開發有一定的區別,大數據分析需要學習各種分析算法以及各種數據分析軟件的使用。另外,目前采用機器學習的方式進行大數據分析也是一種比較流行的做法。學習大數據分析也需要了解大數據平臺的基礎知識、算法知識、機器學習等內容,從學習周期上來說與大數據開發差不多,也需要6個月左右。學習數據分析往往需要具備一定的數學基礎,否則需要補學的內容比較多,耗費的時間也比較長。

大數據運維則主要是學習大數據平臺的搭建、組件部署、平臺測試以及維護等方面的內容,大數據運維需要學習大量的軟硬件知識,包括計算機網絡知識。總的來說,學習的量也是比較大的,在時間上根據不同的基礎可長可短,一般在3到6個月基本上能入門。

大數據是我的主要研究方向之一,目前我也在帶大數據方向的研究生,我會陸續在頭條寫一些關于大數據方面的文章,感興趣的朋友可以關注我,相信一定會有所收獲。

如果有大數據方面的問題,也可以咨詢我。

謝謝!

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oogh

oogh

回答于2022-06-28 15:07

大數據是從小數據開始,沒有所謂學習多久?只要方式方法正確。

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alanoddsoff

alanoddsoff

回答于2022-06-28 15:07

大數據發展速度很快,對技術的需求也在不斷更新迭代,從第一代的Hadoop為主,到現在的Hadoop、Spark、Storm、Flink百花齊放,一方面是因為需求的變化,另一方面也是技術生態在不斷拓展和完善。

學大數據,都學習哪些內容,這就需要結合市場來考量,市場需求什么,那就需要去掌握相應的技術框架。

下面例舉通用層面上,大數據一般需要學習和掌握哪些——

1、數據收集層

主要由關系型和非關系型數據收集組件,分布式消息隊列構成。

Sqoop/Canal:關系型數據收集和導入工具。

Flume:非關系型數據收集工具,主要是流式日志數據。

Kafka:分布式消息隊列,一般作為數據總線使用。

2、數據存儲層

主要由分布式文件系統(面向文件存儲)和分布式數據庫(面向行/列的存儲)構成。

HDFS:Hadoop分布式文件系統。

Hbase:構建在HDFS之上的分布式數據庫。

Kudu:分布式列數據庫,允許用戶存儲結構化數據。

3、資源管理與服務協調層

YARN:統一資源管理與調度系統,管理集群中的各種資源。

ZooKeeper:基于簡化的Paxos協議實現的服務協調系統。

4、計算引擎層

包括批處理(時間要求低,高吞吐)、交互式處理(時間要求比較高,sql查詢)、流式實時處理(時間要求非常高、廣告投放等)三種引擎。

MapReduce:經典的批處理計算引擎,具體良好的擴展性與容錯性。

Spark:通用的DAG計算引擎,允許用戶充分利用內存進行快速的數據挖掘和分析。

Impala/Presto:開源的MPP系統,允許用戶使用標準的SQL處理存儲在Hadoop中的數據。

Storm/Spark Streaming:分布式流式實時計算引擎,能夠高效的處理流式數據。

5、數據分析層

為方便用戶解決大數據問題而提供的各種數據分析工具。

Hive/Pig/SparkSQL:在計算引擎之上構建的支撐SQL或者腳本語言的分析系統,大大降低了用戶進行大數據分析的門檻。

Mahout/MLib:在計算引擎上構建的機器學習庫,實現常用的機器學習和數據挖掘算法。

Apache Beam/Cascading:基于各類計算框架而封裝的高級API,方便構建復雜的流水線。

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YuboonaZhang

YuboonaZhang

回答于2022-06-28 15:07

你好,提出這樣的問題的人十之八九是還不太了解,學習大數據相關的東西也可以說是一個菜鳥級別的人物,那學習大數據學些什么要多久?這些問題具體得看你個人是什么樣的人,第一,你是否有編程基礎,你有編程基礎的人學著大數據就相對容易些地兒你的文化基礎是什么呀?學習大數據需要很強的專業知識,所以你你說一個初中生或者高中生或者說一個。一個大學生以前都沒有接觸過相關領域的技術就去學習大數據,那肯定很難,第三,你是否能堅持學習一門技術貴在堅持因為學習編程很復雜也很無趣,所以在學習的過程中,你要堅持。第四學習多久?這個看你自己的時間安排,如果你全職學習少則半年多則一年,如果你時間很緊張呢,就不好說了,至于學習什么內容,我想這個在這里也說不太清楚,你可以去百度一下那里面在說得很清楚。

好了,如果你真心想學技術?其實也不要怕堅持付出,你一定會學會,謝謝!

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JowayYoung

JowayYoung

回答于2022-06-28 15:07

在我們生活和工作中有很多地方都用到了大數據開發技術,對于小伙伴來說大數據開發已經不陌生了,企業對大數據開發人員的需求量在不斷增多,市場上也有許多小伙伴想要學習大數據開發技術知識,不過小伙伴要知道,想要入門大數據開發必須系統的去學習大數據開發技術。

那學習大數據很難嗎?需不需要編程基礎呢?大數據是一項比較復雜的編程語言,學習大數據開發是需要一定的編程基礎的,而且大數據是綜合性比較高的編程語言,對于零基礎小伙伴來說學習大數據是比較困難的,但是零基礎小伙伴可以選擇大數據培訓班來學習,而且還能系統的學習大數據相關的技術知識。

一般零基礎小伙伴在大數據培訓班學習開發技術知識,培訓班事先會通過面試的方式對小伙伴做一個初步的了解,然后通過考試來檢測小伙伴到底適不適合學習大數據開發,而且還會給小伙伴推薦比較適合學習的編程技術,增加成功學習編程技術的概率。

零基礎小伙伴一般在大數據培訓班學習開發技術時,需要學習一些java、Python等編程基礎知識包括算法、框架等知識,在后續過程中是需要學習Linux系統操作、學習搭建Hadoop平臺和Spark平臺等大數據開發相關技術知識。

在大數據培訓班學習開發技術知識,除了學習開發技術基礎知識之外,還需要練習一些企業級項目實戰案例,讓小伙伴在學習開發技術知識的同時,積累更多的項目實戰經驗,鍛煉學習在公司項目實戰中解決問題的方法。

一般情況下,在大數據培訓班系統學習開發技術知識的培訓周期是5-6個月的時間,培訓結束之后,能夠達到初級開發工程師的技術水平,不過小伙伴在選擇大數據培訓班的時候,一定要選擇適合自己的,靠譜的大數據培訓班來學習。

學習方式是其中一個因素,最重要的是小伙伴能夠找到適合自己的學習方法,成功入門大數據開發,在學習中要養成良好的學習習慣,學會善于反思和總結學習經驗。尚硅谷大數據培訓班是一個比較靠譜的線下面授教學的職業培訓機構,在學習中練習企業級項目實戰案例,鍛煉小伙伴解決問題的能力,培訓班還有大數據視頻供小伙伴下載學習!

http://www.atguigu.com/bigdata_video.shtml

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TerryCai

TerryCai

回答于2022-06-28 15:07

學習大數據很多的初學者一開始的時候對于大數據學習學習的內容有那些?要學習多久?零基礎難不難學習?等一系列問題都存在一大堆的疑問,今天小編就針對這個問題為大家來一一解答。

學大數據,都學習哪些內容?

既然是學習大數據及時,那我們第一時間就應該是去了了解一下什么是大數據,大數據都要學習那些知識,只有知道了這倆點我們才能夠更好的進行下邊的學習。

第一階段:JavaSE基礎核心


第二階段:數據庫關鍵技術


第三階段:大數據基礎核心


第四階段:Spark生態體系框架&大數據高薪精選項目


第五階段:Spark生態體系框架&企業無縫對接項目


第六階段:Flink流式數據處理框架



學大數據,要學多久?

大數據學習,要學多久?一般是要看你自己的學習能力和你選擇的學習方式,如果學習能力比較強的話學習時間就好短一些,這個一般自學的話大概在一年左右的時間,如果是選擇大數據培訓進行學習的話,一般的學習周期是在6個月左右的時間。

這里小編建議在選擇學習方式的時候,不管是自學還是大數據培訓都不要盲目的去根據別人的情況和建議進行選擇,而是要更加自己是實際情況去分析選擇適合的學習方式是最好的。

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yanbingyun1990

yanbingyun1990

回答于2022-06-28 15:07

學習積云大數據課程包括:Java入門、Java進階、數據庫編程、web應用實戰、經典&主流框架、互聯網流行技術、互聯網解決方案


要學一年左右,這里說的是有一些基礎的。對于0基礎的同學來說可能要學更長的時間

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figofuture

figofuture

回答于2022-06-28 15:07

基礎階段:Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史,HDFS工作原理,YARN介紹及組件介紹。

大數據存儲階段:hbase、hive、sqoop。

大數據架構設計階段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大數據實時計算階段:Mahout、Spark、storm。

大數據數據采集階段:Python、Scala。

大數據商業實戰階段:實操企業大數據處理業務場景,分析需求、解決方案實施,綜合技術實戰應用。

大數據(big data,mega data),或稱巨量資料,指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity(真實性)。

大數據的5個“V”,或者說特點有五層面:

第一,數據體量巨大

從TB級別,躍升到PB級別。

第二,數據類型繁多

前文提到的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。

第三,價值密度低

以視頻為例,連續不間斷監控過程中,可能有用的數據僅僅有一兩秒。

第四,處理速度快

1秒定律。最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。

物聯網、云計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器,無一不是數據來源或者承載的方式。

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