Java程序员想转大数据可行吗?Java是全世界运用人数最多的编程言语。不少程序员挑选Java做为了自己的编程榜首言语,但随之而来的是Java程序员挨近饱满的人才市场。由此,跟着大数据年代的到来,有许多Java程序员想要转行大数据。 不得不说,大数据职业可以说是为Java程序员量身打造的一个向阳职业?为什么要这么说呢?

许多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时分,该依照什么线路去学习,学完往哪方面开展,想深化了解,想学习的同学欢迎参加大数据学习佳qun:276-582-434,有许多干货(零根底以及进阶的经典实战)共享给我们,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给我们免费授课,给我们共享目前国内最完好的大数据高端实战有用学习流程体系

一、目前我国并没有科班出身的大数据专业人才(海归在外)

由于大数据职业在我国刚刚鼓起,我国高等教育反响相对滞后,因而,直到本年,我国才经过了35家高校的请求,开通了大数据专业,也就是说,在最近的这3-4年间,我国是没有“国产”的科班大数据人才的。近100%的大数据人才都是半路出家,因而Java程序员想要转行大数据并不需要有太大的心理压力,相关于其他大大都专业,Java专业现已与大数据非常挨近了。


二、Java与大数据相关性强,转行简略

Java转行大数据有着先天的优势。由于Java是大数据技术的根底言语,大数据技术中大大都渠道运用的都是Java言语。因而,关于大数据技术的学习来说,Java程序员现已占尽了先机。在其他学员都还在研讨Java编程时,Java程序员现已可以开端进行大数据中心技术的学习了。加上Java编程学习中所训练的程序员专业的思想方法,能协助Java程序员了解大数据相关常识愈加简略。

总而言之,Java程序员学习大数据具有许多他人不具备的先天优势,信任学习起大数据来也是如虎添翼,挥洒自如。想要转行大数据的Java程序员不必顾忌太多,年代的机会少纵即逝,及时捉住才是硬道理。

三 、大数据的学习技术点

Hadoop中心

(1) 分布式存储柱石:HDFS

HDFS简介 入门演示 构成及作业原了解析:数据块,NameNode, DataNode、数据写入与读取进程、数据仿制、HA计划、文件类型、 HDFS常用设置 Java API代码演示

(2) 分布式核算根底:MapReduce

MapReduce简介、编程模型、Java API 介绍、编程事例介绍、MapReduce调优

(3) Hadoop集群资源管家:YARN

YARN根本架构 资源调度进程 调度算法 YARN上的核算结构

离线核算

(1) 离线日志搜集利器:Flume

Flume简介 中心组件介绍 Flume实例:日志搜集、适合场景、常见问题

(2) 离线批处理必备东西:Hive

Hive在大数据渠道里的定位、整体架构、运用场景之Access Log分析 Hive DDL&DML介绍 视图 函数(内置,窗口,自定义函数) 表的分区、分桶和抽样 优化

(3) 速度更快的Hive:Impala

Impala在大数据架构中的人物 架构 数据处理进程 一般运用进程:创立表,分区表,查询等 常用查询演示:核算,衔接等、Impala与Hive的比较 常用装备与最佳运用主张(查错,调优等)

(4) 更快更强更好用的MR:Spark

Scala&Spark简介 根底 Spark编程(核算模型RDD、算子Transformation和Actions的运用、运用Spark制造倒排索引)Spark SQL和DataFrame 实例:运用Spark SQL核算页面PV和UV


实时核算

(1) 流数据集成神器:Kafka

Kafka简介 构成及作业原了解析 4组中心API 生态圈 代码演示:出产并消费行为日志

(2) 实时核算引擎:Spark Streaming

Spark Streaming简介 作业原了解剖 编写Streaming程序的一般进程 怎么布置Streaming程序? 怎么监控Streaming程序? 功能调优

(3) 海量数据高速存取数据库:HBase

HBase简介 架构及根本组件 HBase Table规划 HBase根本操作 拜访HBase的几种方法

大数据ET L


(1) ETL神器:Sqoop,Kettle

数据同步ETL介绍 Kettle常用组件介绍 、抽取Mysql数据到Hive实战 Sqoop介绍、抽取Hive数据到Mysql实战

(2) 使命调度双星:Oozie,Azkaban

ETL与核算使命的统一管理和调度简介 Crontab调度的计划 自研调度体系的计划 开源体系Oozie和Azkaban 计划总结与经历共享

大数据运用与数据发掘

(1) 大数据全文检索引擎:Elasticsearch

全文检索根底常识,ES装置及初级介绍,ES深化了解,运用经历介绍

(2) 数据仓库建立

为什么要构建大数据渠道 大数据渠道的的经典架构 深化分析“五横一纵”的架构实践 闻名互联网公司大数据渠道架构简介

(3) 数据可视化


什么是数据可视化,数据可视化常用东西与必备技术介,Tableau和ECharts实操解说 ECharts介绍,闻名互金公司可视化经历介绍

(4) 算法介绍


介绍数据发掘,机器学习,深度学习的差异,R言语和python的介绍,逻辑回归算法的介绍与运用,以及首要的引荐算法介绍

大数据的远景和含义也就显而易见了,未来,大数据可以对许多、动态、能继续的数据,经过运用新体系、新东西、新模型的发掘,然后取得具有洞察力和新价值的东西。源于互联网的开展,搜集数据的门槛越来越低,搜集数据变成一件简略的工作,这些海量的数据中是含有无量的信息和价值的,怎么更好的提炼出有价值的信息,这就表现大数据的用处了。

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