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Java大数据工程师需要掌握哪些专业知识?

  • 时间:2018-11-05 14:43
  • 发布:转载
  • 来源:网络

Java大数据工程师需要掌握哪些专业知识?本文和大家一起来探讨一下。

JavaEE,主要应用于企业级应用开发;安卓开发方向;嵌入式应用开发方向。在此建议大家选择JavaEE方向,因为应用非常广泛,岗位设置也比较多。

但我们从来没有讨论过学习Java,难道这辈子就只能做Java后端开发吗?只能在这条路上奋斗到底吗?难道中途没有其他的选择吗?

偶然认识的一个朋友,开始是从事Java后端开发的,后来他在业余时间自学成功转入大数据行业,现在是一名大数据工程师,待遇也比之前好更多。前提是他是一名Java后端开发。

大数据是我们如今比较火的一个发展方向。但是大数据的起点要高,并不是所零基础就可以入门的。

我们接下来讲述的有关大数据的学习是有条件限制的,首先你需要是一名普通的工程师,如果你是Java工程师的话更好,但如果你是小白的话,那就只能成为一名工程师的后再来学习大数据吧。

一、认识大数据

大数据本质其实也是数据,不过也包括了些新的特征:

数据来源广;

数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);

数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);

数据增长速度快。

而针对以上新的特征需要考虑很多问题:

例如,数据来源广,该如何采集汇总?采集汇总之后,又该存储呢?数据存储之后,该如何通过运算转化成自己想要的结果呢?

对于这些问题,我们需要有相对应的知识解决。

二、大数据所需技能要求

Python语言:编写一些脚本时会用到。

Scala语言:编写Spark程序的最佳语言,当然也可以选择用Python。

Ozzie,azkaban:定时任务调度的工具。

Hue,Zepplin:图形化任务执行管理,结果查看工具。

Allluxio,Kylin等:通过对存储的数据进行预处理,加快运算速度的工具。

必须掌握的技能:

Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、Hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn )、 HBase(JavaAPI操作+Phoenix )、Hive(Hql基本操作和原理理解)、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

高阶技能6条:

机器学习算法以及mahout库加MLlib、 R语言、Lambda 架构、Kappa架构、Kylin、Alluxio

三、学习规划

第一阶段

Linux学习:Linux操作系统介绍与安装、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。

Java 高级学习:掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和动态代理、了解JMS。

Zookeeper学习:Zookeeper分布式协调服务介绍、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。

第二阶段

Hadoop 、Hive、HBase、Scala、Spark 、Python

第三阶段

Sqoop、Flume、Oozie、Hue这些工具的学习主要在CSDN,51CTO以及官网都可以学习。

四、学习资源推荐

Apache 官网

Stackoverflow

Github

About 云

CSDN

51CTO

在技术行业里面,每天都会有新的东西出现,需要关注新技术动态,不断学习。任何一般技术都是先学习理论,然后在实践中不断完善理论的过程。如果你觉得自己看书效率太慢,你可以网上搜集一些课程。快速学习的能力、解决问题的能力、沟通能力在这个行业是真的非常重要的指标。

要善于使用StackOverFlow和Google来帮助你学习过程遇到的问题。视频课程推荐:可以去万能的淘宝购买一些视频课程,然后选择一个适合自己的。

如果你还有其他疑问欢迎咨询达内在线老师。

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