大數(shù)據(jù)學(xué)什么？其實(shí)我們?cè)趯W(xué)習(xí)任何一門(mén)技術(shù)的時(shí)候一定要了解這個(gè)技術(shù)是做什么的？自己學(xué)習(xí)的目的是什么？如何開(kāi)始學(xué)？不然很容易半途而為，最后把自己學(xué)暈了。
一、首先你要知道你學(xué)習(xí)目的是什么？
大數(shù)據(jù)是一門(mén)非常專(zhuān)業(yè)的課程，想要深入學(xué)習(xí)，那么你要學(xué)習(xí)的東西非常多。所以首先你要清楚，大數(shù)據(jù)學(xué)什么？你想學(xué)習(xí)到什么程度？如果只是拓寬知識(shí)面或者提升職業(yè)技能，那么學(xué)習(xí)入門(mén)級(jí)課程，已經(jīng)可以讓你在工作中使用，比如利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。如果你確定以后要從事大數(shù)據(jù)行業(yè)的工作，那么恐怕你要下一番苦功夫。畢竟如果學(xué)一下就會(huì)了，那么大數(shù)據(jù)行業(yè)現(xiàn)在恐怕已經(jīng)被擠破門(mén)檻了。
知道了學(xué)習(xí)目的，那么如何開(kāi)始學(xué)呢？
作為零基礎(chǔ)新手小白，要進(jìn)入一個(gè)新的技術(shù)領(lǐng)域，首先心理上要有充分的準(zhǔn)備，因?yàn)閷W(xué)習(xí)是需要足夠的時(shí)間和精力投入的。另外關(guān)于學(xué)習(xí)方法，有的人習(xí)慣購(gòu)買(mǎi)視頻或書(shū)籍自學(xué)，有的人喜歡跟著老師學(xué)。如果選擇自學(xué)，一定要有一個(gè)完善的學(xué)習(xí)規(guī)劃。可以多利用網(wǎng)絡(luò)資源，多逛技術(shù)論壇，可以多參考前輩的學(xué)習(xí)路線和方法，結(jié)合自己的實(shí)際情況，作出量化指標(biāo)，長(zhǎng)期堅(jiān)持，實(shí)現(xiàn)從量變到質(zhì)變。
但是我個(gè)人認(rèn)為除非自控力特別強(qiáng)的人，還是跟著老師學(xué)習(xí)比靠譜，畢竟大數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)際操作要求的比較高。一方面同學(xué)間可以互相激勵(lì)，交流，避免在學(xué)習(xí)中自制力不夠的問(wèn)題。另一方面，當(dāng)你遇到問(wèn)題時(shí)老師能及時(shí)幫你解決，還能節(jié)約時(shí)間，避免走彎路。
到底大數(shù)據(jù)學(xué)什么？
1)學(xué)習(xí)一門(mén)計(jì)算機(jī)的編程語(yǔ)言：建議先學(xué)習(xí)Java或Scala。
2)學(xué)習(xí)計(jì)算處理框架：嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，這分為離線批處理和流式處理，建議學(xué)習(xí)Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一個(gè)。
3)分布式存儲(chǔ)框架：建議學(xué)習(xí)HDFS。
4)資源調(diào)度框架：建議學(xué)習(xí)YARN。
5)分布式協(xié)調(diào)框架：建議學(xué)習(xí)Zookeeper——太多大數(shù)據(jù)框架都需要它了，比如Kafka, Storm, HBase等。
6)KV數(shù)據(jù)庫(kù)：典型的就是memcache和Redis了，特別是Redis簡(jiǎn)直是發(fā)展神速，建議學(xué)習(xí)Redis，如果C語(yǔ)言功底好的，最好熟讀源碼，反正源碼也不多。
7)列式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)：建議學(xué)習(xí)HBASE，這是目前應(yīng)用最廣泛的開(kāi)源列式存儲(chǔ)。
8)消息隊(duì)列：大數(shù)據(jù)工程處理中消息隊(duì)列作為“削峰填谷”的主力系統(tǒng)是必不可少的，當(dāng)前該領(lǐng)域內(nèi)的解決方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。建議學(xué)習(xí)Kafka，不僅僅好找工作，還能觸類(lèi)旁通進(jìn)一步理解基于備份日志方式的數(shù)據(jù)處理模型。
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