轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)方向需要學(xué)什么?以轉(zhuǎn)行為目的，我們就需要一條盡可能高效的學(xué)習(xí)路線。之前的大數(shù)據(jù)需要掌握一定的java基礎(chǔ)，門檻會比較高，對新手的難度比較大，現(xiàn)在初學(xué)者學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，可以學(xué)習(xí)Python，更適合零基礎(chǔ)入門，效率更快。

　　下面就來介紹一下大數(shù)據(jù)方向需要學(xué)什么：

　　第一階段：大數(shù)據(jù)開發(fā)簡介

　　1、MySQL 數(shù)據(jù)庫和 SQL語法

　　MySQL可以處理千萬條記錄的大型數(shù)據(jù)庫，采用標(biāo)準(zhǔn)的SQL數(shù)據(jù)語言形式，MySQL可以安裝在不同的操作系統(tǒng)上，并提供多種編程語言的操作接口，包括C、C++、Python、 Java、Ruby 等。支持多個(gè)存儲引擎。

　　SQL是客戶端和MySQL服務(wù)器之間通信和通信的語言。

　　2、Kettle 和 BI 工具

　　Kettle 是一個(gè)端到端的數(shù)據(jù)集成平臺。其部分功能包括：免代碼拖拽式數(shù)據(jù)管道構(gòu)建、多數(shù)據(jù)源對接、數(shù)據(jù)管道可視化、模板化開發(fā)數(shù)據(jù)管道、可視化調(diào)度任務(wù)、深度Hadoop支持、數(shù)據(jù)任務(wù)下推Spark集群、數(shù)據(jù)采礦和機(jī)器學(xué)習(xí)支持。

　　3、Python 與數(shù)據(jù)庫交互

　　在實(shí)際的生產(chǎn)任務(wù)中，幾乎所有的數(shù)據(jù)都存在于數(shù)據(jù)庫中，因此與數(shù)據(jù)庫的交互就成為了不可避免的事情。在Python代碼中與mysql數(shù)據(jù)庫交互，需要使用第三方模塊“pymysql”

　　第二階段：大數(shù)據(jù)核心基礎(chǔ)

　　1、Linux

　　Linux 作為一種操作系統(tǒng)，可以管理內(nèi)存、調(diào)度進(jìn)程、處理網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧等等。大數(shù)據(jù)的開發(fā)基于開源軟件平臺。大數(shù)據(jù)的分布式集群(Hadoop、Spark)建立在多個(gè)Linux系統(tǒng)之上，在Linux終端窗口中輸入對集群的執(zhí)行命令。根據(jù)Linux基金會的研究，86%的企業(yè)已經(jīng)使用Linux操作系統(tǒng)搭建大數(shù)據(jù)平臺。 Linux 占上風(fēng)。

　　2、Hadoop 基礎(chǔ)知識

　　Hadoop 是一種能夠分布式處理大量數(shù)據(jù)的軟件框架。 Hadoop 以可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理數(shù)據(jù)。它擅長存儲大型半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。還非常擅長分布式計(jì)算——跨多臺機(jī)器快速處理大量數(shù)據(jù)。 Hadoop框架的核心設(shè)計(jì)是：HDFS和MapReduce。 HDFS為海量數(shù)據(jù)提供存儲，MapReduce為海量數(shù)據(jù)提供計(jì)算。

　　MapReduce 和 Hadoop 相互獨(dú)立，實(shí)際上可以很好地協(xié)同工作。 MapReduce 是一種用于處理大量半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的編程模型。

　　3、大數(shù)據(jù)開發(fā) Hive 基金會

　　hive 是一個(gè)基于 Hadoop 的數(shù)據(jù)倉庫工具，用于數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載。它是一種用于存儲、查詢和分析存儲在 Hadoop 中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。 Hive數(shù)據(jù)倉庫工具可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件映射成數(shù)據(jù)庫表，并提供SQL查詢功能，可以將SQL語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)執(zhí)行。 Hive 的優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低，通過類似的 SQL 語句可以實(shí)現(xiàn)快速的 MapReduce 統(tǒng)計(jì)，使 MapReduce 更簡單，無需開發(fā)特殊的 MapReduce 應(yīng)用程序。 Hive 非常適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計(jì)分析。

　　第三階段：千億級數(shù)倉技術(shù)

　　1、企業(yè)級在線教育項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(Hive數(shù)倉項(xiàng)目全流程)

　　以真實(shí)項(xiàng)目為驅(qū)動(dòng)，學(xué)習(xí)離線數(shù)倉技術(shù)。建立集團(tuán)數(shù)據(jù)倉庫，統(tǒng)一集團(tuán)數(shù)據(jù)中心，對分散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中存儲和處理;從需求調(diào)研、設(shè)計(jì)、版本控制、研發(fā)、測試到實(shí)施，覆蓋項(xiàng)目全流程;挖掘和分析海量用戶行為數(shù)據(jù)，定制多維數(shù)據(jù)集合，形成數(shù)據(jù)集市，供各種場景主題使用。

　　第四階段：PB內(nèi)存計(jì)算

　　1、Python編程基礎(chǔ)+進(jìn)階

　　Python 是基于 ABC 語言發(fā)展而來的。 Python 語法和動(dòng)態(tài)類型，以及解釋語言的性質(zhì)，使其成為大多數(shù)平臺上用于腳本和快速應(yīng)用程序開發(fā)的編程語言。隨著版本和語言的不斷更新，新功能的加入逐漸被用于獨(dú)立、大型項(xiàng)目的開發(fā)。 Python語言的語法非常簡潔明了，即使是非軟件專業(yè)的初學(xué)者也很容易上手。與其他編程語言相比，Python語言實(shí)現(xiàn)相同功能的實(shí)現(xiàn)代碼往往最短。

　　2、Spark技術(shù)棧

　　Spark 是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的明星產(chǎn)品。它是一個(gè)可以處理海量數(shù)據(jù)的高性能分布式內(nèi)存迭代計(jì)算框架。本課程是基于Python語言學(xué)習(xí)Spark3.2開發(fā)的。課程講解注重理論聯(lián)系實(shí)際，高效快捷，深入淺出，讓初學(xué)者快速掌握。讓經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師也有所收獲。

　　3、大數(shù)據(jù)Flink技術(shù)棧

　　Flink 的核心是流式數(shù)據(jù)流執(zhí)行引擎，為數(shù)據(jù)流的分布式計(jì)算提供數(shù)據(jù)分發(fā)、數(shù)據(jù)通信和容錯(cuò)機(jī)制。 Flink 基于流執(zhí)行引擎，提供了許多更高抽象級別的 API 供用戶編寫分布式任務(wù)。 Flink 還可以輕松地與 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的其他項(xiàng)目集成。例如，F(xiàn)link 可以讀取存儲在 HDFS 或 HBase 中的靜態(tài)數(shù)據(jù)，使用 Kafka 作為流數(shù)據(jù)源，直接復(fù)用 MapReduce 或 Storm 代碼，或通過 YARN 集群資源應(yīng)用等。

　　4、Spark離線數(shù)倉工業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

　　通過大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)制造行業(yè)的數(shù)據(jù)存儲與分析、可視化、個(gè)性化推薦問題。一站式制造項(xiàng)目主要基于Hive數(shù)據(jù)倉庫分層存儲各種業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，基于sparkSQL進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。核心業(yè)務(wù)涉及運(yùn)營商、呼叫中心、工單、加油站、倉儲物資等。

　　轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)方向需要學(xué)什么就介紹到這里啦，大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容其實(shí)比較多，自學(xué)耗時(shí)很長，如果是本著轉(zhuǎn)行的目的，那么建議大家還是參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)更好，畢竟培訓(xùn)班有實(shí)踐項(xiàng)目，學(xué)習(xí)周期也更短，5-6個(gè)月左右，培訓(xùn)結(jié)束后自身的競爭力要比自學(xué)好很多。更多關(guān)于大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的問題，歡迎咨詢千鋒教育在線名師，如果想要了解我們的師資、課程、項(xiàng)目實(shí)操的話可以點(diǎn)擊咨詢課程顧問，獲取試聽資格來試聽我們的課程，在線零距離接觸千鋒教育大咖名師，讓你輕松從入門到精通。