¿Qué conocimientos se necesitan para el análisis de datos?

Big data es una serie de métodos de procesamiento para almacenar, calcular, contar, analizar y procesar datos masivos. La cantidad de datos procesados suele ser de terabytes, incluso petabytes o exabytes, lo que no se puede lograr con los métodos tradicionales de procesamiento de datos. Las tecnologías involucradas incluyen computación distribuida, procesamiento de alta concurrencia, procesamiento de alta disponibilidad, agrupación en clústeres, computación en tiempo real, etc. , que reúne las tecnologías de TI más populares en el campo de TI actual.

1.Tecnología de programación Java La tecnología de programación Java es la base del aprendizaje de big data. Java es un lenguaje fuertemente tipado con altas capacidades multiplataforma y puede usarse para escribir aplicaciones de escritorio, aplicaciones web, sistemas distribuidos y aplicaciones de sistemas integrados. Es la herramienta de programación favorita de los ingenieros de big data. Por lo tanto, si desea aprender bien sobre big data, ¡es esencial dominar los conceptos básicos de Java!

2.Los comandos de Linux generalmente se ejecutan en el entorno Linux de desarrollo de big data. En comparación con el sistema operativo Linux, el sistema operativo Windows es un sistema operativo cerrado y el software de big data de código abierto es muy limitado. Por lo tanto, si desea participar en el desarrollo de big data, debe dominar los comandos operativos básicos de Linux.

3.Hadoop es un marco importante para el desarrollo de big data y su núcleo es HDFS y MapReduce. HDFS proporciona almacenamiento para datos masivos y MapReduce proporciona cálculo para datos masivos. Por lo tanto, es necesario dominar tecnologías y operaciones relacionadas, como el clúster de Hadoop, la gestión de clústeres de Hadoop, YARN y la gestión avanzada de Hadoop.

4.HiveHive es una herramienta de almacenamiento de datos basada en Hadoop. Puede asignar archivos de datos estructurados a una tabla de base de datos y proporcionar funciones de consulta SQL simples. Puede convertir declaraciones SQL en tareas de MapReduce para su ejecución. Análisis de almacenes de datos. Hive requiere dominar su instalación, aplicación y operaciones avanzadas.

5.Avro, ProtobufAvro y Protobuf son sistemas de serialización de datos que pueden proporcionar tipos de estructuras de datos enriquecidos, que son muy adecuados para el almacenamiento de datos y también pueden intercambiar formatos de datos para la comunicación entre diferentes idiomas. Para aprender big data, es necesario dominar su uso específico.

6.ZooKeeperZooKeeper es un componente importante de Hadoop y Hbase. Es un software que proporciona servicios consistentes a aplicaciones distribuidas. Sus funciones incluyen mantenimiento de configuración, servicios de nombres de dominio, sincronización distribuida, servicios de componentes, etc. En el desarrollo de big data, es necesario dominar los comandos y funciones comunes de ZooKeeper.

7.HBaseHBase es una base de datos de código abierto distribuida y orientada a columnas. Es diferente de las bases de datos relacionales generales y es más adecuada para el almacenamiento de datos no estructurados. Se trata de un sistema de almacenamiento distribuido altamente confiable, de alto rendimiento, orientado a columnas y escalable. El desarrollo de big data requiere dominar los conocimientos básicos, las aplicaciones, la arquitectura y el uso avanzado de HBase.

8.Phoenix es un motor SQL de código abierto basado en JDBC API y operativo HBase, escrito en Java. Tiene características como columnas dinámicas, carga de hash, servidor de consultas, seguimiento, transacciones, funciones personalizadas, índices secundarios, mapeo de espacios de nombres, recopilación de datos, columnas de marca de tiempo de fila, consultas paginadas, consultas de omisión, vistas y multiinquilino. El desarrollo de big data requiere dominar sus principios y métodos de uso.

9.RedisRedis es un sistema de almacenamiento de valores clave que compensa en gran medida las deficiencias del almacenamiento de valores clave como Memcached. En algunos casos, puede desempeñar un muy buen papel complementario. la base de datos relacional. Proporciona clientes para Java, C/C, C#, PHP, JavaScript, Perl, Object-C, Python, Ruby, Erlang, etc. , y es muy cómodo de usar.

10. FlumeFlume es un sistema distribuido de alta disponibilidad y confiabilidad que se utiliza para recopilar, agregar y transmitir registros masivos. Flume admite la personalización de varios remitentes de datos en el sistema de registro para recopilar datos.

Al mismo tiempo, Flume ofrece la posibilidad de procesar datos de forma sencilla y escribirlos en varios receptores de datos (personalizables). El desarrollo de big data requiere dominar su instalación, configuración y uso relacionado.

11. El marco SSSSSM es una integración de tres marcos de código abierto: Spring, SpringMVC y MyBatis. A menudo se utiliza como marco para proyectos web con fuentes de datos simples. El desarrollo de big data requiere dominar Spring, SpringMVC y MyBatis respectivamente, y luego usar SSM para las operaciones de integración.

12.KafkaKafka es un sistema de mensajería distribuida de publicación y suscripción de alto rendimiento. Su propósito en el desarrollo y la aplicación de big data es unificar el procesamiento de mensajes en línea y fuera de línea a través del mecanismo de carga paralela de Hadoop, al tiempo que proporciona mensajes en tiempo real a través de agrupaciones. ¡El desarrollo de big data requiere dominar los principios de la arquitectura Kafka, las funciones y el uso de cada componente y la implementación de funciones relacionadas!

13.ScalaScala es un lenguaje de programación multiparadigma. Spark, un marco importante para el desarrollo de big data, está diseñado en lenguaje Scala. Para aprender bien el marco de Spark, es esencial una base de Scala. Por lo tanto, el desarrollo de big data requiere dominar los conocimientos básicos de programación Scala.

14.SparkSpark es un motor informático rápido y general especialmente diseñado para el procesamiento de datos a gran escala, que proporciona un marco integral y unificado para gestionar las necesidades de procesamiento de big data de varios conjuntos de datos y fuentes de datos. El desarrollo de big data requiere conocimientos de Spark Foundation, SparkJob, Spark RDD, implementación de trabajos de Spark y asignación de recursos, Spark shuffle, administración de memoria de Spark, variables de transmisión de Spark, Spark SQL, Spark Streaming y Spark ML.

15.AzkabanAzkaban es un programador de tareas de flujo de trabajo por lotes que se puede utilizar para ejecutar un conjunto de tareas y procesos en un orden específico en un flujo de trabajo. Azkaban se puede utilizar para completar la programación de tareas de big data. El desarrollo de big data requiere dominar la configuración relevante y las reglas gramaticales de Azkaban.

16. Python y el análisis de datos Python es un lenguaje de programación orientado a objetos con bibliotecas ricas, fácil de usar y ampliamente utilizado. También se utiliza en el campo de big data, principalmente para recopilación, análisis y visualización de datos. Por lo tanto, el desarrollo de big data requiere adquirir algunos conocimientos de Python. Solo cuando haya aprendido completamente las tecnologías anteriores podrá ser considerado un talento de desarrollo de big data, y entonces podrá realmente participar en trabajos relacionados con el desarrollo de big data y tendrá más confianza en su trabajo. ¡La promoción y el aumento salarial no son un problema!

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