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时间:2019-05-10 17:31       来源: 未知

  围绕大数据系平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

  通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术,掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能,能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作,如性能改进、功能扩展、故障分析等。

  了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架,熟悉Hadoop的核心组件:HDFS、MapReduce、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置,如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式,集群搭建,故障诊断、日常维护、性能优化,同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储,数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台,通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构,从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控,保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力!

  围绕大数据系平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

  通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术,掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能,能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作,如性能改进、功能扩展、故障分析等。

  当然如果你想要做一个数据分析师或者数据挖掘师,那么,你首先要做的不是马上去买很多的相关书籍,也不是马上去报一个数据分析师培训课程,我觉得你最先应该做的是弄明白大数据是什么意思。了解了大数据的含义之后,不管是你自学也好,跟班学习也好,都是可以受益匪浅的。所以,我们先来回答一下大家可能比较关心的一些问题。

  2.数据挖掘 清洗 筛选(根据产品需求筛选出符合企业用于盈利需求的数据)

  3.数据分析(通过数学分析,商业分析,将挖掘出来的数据进行产品匹配盈利分析)

  4.产品调整(根据分析进行产品的上下架,迭代开发,达到产品迎合更多用户的选择或者销售出更多的产品。)

  1.数据存储阶段(SQL,oracle,IBM等等都有相关的课程,根据公司的不同,学习好这些企业的开发工具,基本可以胜任此阶段的职位)

  2.数据挖掘 清洗 筛选(大数据工程师,要学习JAVA,Linux,SQL,Hadoop,数据序列化系统Avro,数据仓库Hive,分布式数据库HBase,数据仓库Hive,Flume分布式日志框架,Kafka分布式队列系统课程,Sqoop数据迁移,pig开发,Storm实时数据处理。学会以上基本可以入门大数据工程师,如果想有一个更好的起点,建议前期学习scala编程,Spark,R语言等基本现在企业里面更专业的技能。)

  3.数据分析(此阶段本人涉猎不是很多,所以大致说明。需要有比较强悍的商业头脑以及数字分析能力。好的数据分析师基本都是硕士起步,数学,经济类专业。)

  4.产品调整(经过分析后的数据交由老板和PM经过协商后进行产品的更新,然后交由程序员进行修改(快消类进行商品的上下架调整))

  HDFS简介 入门演示 构成及工作原理解析:数据块,NameNode, DataNode、数据写入与读取过程、数据复制、HA方案、文件类型、 HDFS常用设置 Java API代码演示

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