要找到月薪15k的Java大数据岗位,你需要掌握这些技术

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广州千峰2011.9.12我要分享

我不知道您是计算机专业人员还是从业人员。简而言之,学习基于Java的学生将更容易学习大数据,而基于零的白人则需要向Java和Linux学习。

如果您是一个学习能力强,自律能力强的人,您可以自己学习。

对于那些可以学习的人来说,自学的最大缺点是您找不到真正的大数据培训计划。

Internet上共享的一些虚拟项目根本无法满足企业的需求。所以这是您需要考虑的事情。当然,如果您在工作时正在学习,则公司随后为您提供大数据的工作不会有问题。如果您希望月薪为1万5千,可以看看这篇文章。

以下千峰广州小编谈到了大数据更受欢迎的就业方向:

1.大数据开发

2.大数据分析与挖掘

3.深度学习

4.人工智能

大数据学习模块主要包括以下技术:

爪哇:

只需学习Java的JavaSE标准版本即可。

Linux操作系统:

主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践的知识,同时侧重于通过大量实验来培养动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要性以及广泛的用途。

在学习Linux的基础上,加深对服务器操作系统的理解和实用配置能力。加深对计算机网络基础的理解,并将其应用于实践中。

掌握Linux操作系统的安装,命令行操作,用户管理,磁盘管理,文件系统管理,程序包管理,进程管理,系统监视和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置,DNS,DHCP,HTTP,FTP,SMTP和POP3服务的配置和管理。为进一步开发其他网络操作系统和软件系统打下坚实的基础。同时,如果您有时间学习javaweb和框架,它将使您的大数据学习更加自由。

在讨论完基础知识之后,让我们谈谈您仍然需要学习什么大数据技术。您可以按照我写的顺序学习。

Hadoop的:

Hadoop解决了这个问题。 Hadoop解决了可靠地存储和处理大数据的问题(对于一台计算机而言,该数据太大,无法在所需时间内处理一台计算机)。

请记住,这里是学习大数据的节点。

动物园管理员:

ZooKeeper是一个分布式的,开源的分布式应用程序协调服务。它是Google Chubby的开源实现,也是Hadoop和Hbase的重要组成部分。它是一款为分布式应用程序提供一致服务的软件,包括:配置维护,域名服务,分布式同步,组服务等。

他的目标是打包复杂的,容易出错的关键服务,为用户提供易于使用的界面和高效,稳定的系统。

ZooKeeper代码版本提供了分布式排他锁,选举和队列接口。该代码在zookeeper-3.4.3src密码中。分发锁和队列在Java和C版本中可用,而选举仅在Java中可用。

MySQL的:

MySQL是由瑞典的MySQL AB开发的关系数据库管理系统,当前由Oracle拥有。 MySQL是最流行的关系数据库管理系统之一。 MySQL是用于WEB应用程序的最佳RDBMS(关系数据库管理系统)应用程序。

MySQL是一个关系数据库管理系统。关系数据库将数据存储在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大型存储库中,从而提高了速度并提高了灵活性。

MySQL使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用的标准化语言。 MySQL软件采用双重授权策略,分为社区版和商业版。由于其体积小,速度快,总拥有成本低(尤其是开源),因此中小型网站的开发通常选择MySQL作为网站数据库。

Sqoop:

这用于将数据从Mysql导入Hadoop。当然,您也不能使用此方法,直接将Mysql数据表导出到文件中,然后将其放在HDFS上是相同的,当然在使用生产环境时要注意Mysql的压力。

蜂巢:

这个东西是SQL语法的产物,它使您处理大数据非常简单,无需费力编写MapReduce程序。有人说猪?几乎和猪一样好。

Oozie的:

自从我学习Hive之后,我相信您必须需要这个东西。它可以帮助您管理Hive或MapReduce,Spark脚本,并检查程序是否正确执行。如果输入有误,则可以发送警报并帮助您重试该程序。最重要的是帮助您配置任务的依赖关系。我相信您会喜欢它的,或者您会看很多剧本的,crond是一种感觉。

HBASE:

这是Hadoop生态系统中的NOSQL数据库。它的数据以键和值的形式存储,并且键是唯一的,因此可以用来进行数据加权。与MYSQL相比,它可以存储大量数据。许多。因此,在大数据处理完成后,他经常被用作存储目标。

卡夫卡:

这是一个很好的队列工具。队列是什么?你知道你是否排队买票吗?还需要排队更多数据,因此不会与其他与您一起工作的学生打电话,为什么您要给我这么多数据(例如几百个G文件),我该如何处理呢?

不要责怪他,因为他没有在处理大数据,您可以告诉他我将数据放在队列中并一一使用,因此他不会抱怨灰烬流来优化程序。因为处理它是他的事。

不是您提出的问题。当然,我们也可以使用此工具将在线实时数据转换为HDFS或HDFS。您可以将其与称为Flume的工具一起使用,该工具旨在提供简单的数据处理并写入各种数据接收者(例如Kafka)。

火花:

它用于弥补基于MapReduce的数据处理的缺点。它的特点是将数据加载到内存中,而不是读取仍然缓慢发展的慢速硬盘。它特别适合于迭代操作,因此算法流程尤其是稀饭。它是用scala编写的。 Java语言或Scala可以操作它,因为它们都使用JVM。

以上是程序员在Java大数据方面的技术要点。你要做什么?

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我不知道您是计算机专业人员还是从业人员。简而言之,学习基于Java的学生将更容易学习大数据,而基于零的白人则需要向Java和Linux学习。

如果您是一个学习能力强,自律能力强的人,您可以自己学习。

对于那些可以学习的人来说,自学的最大缺点是您找不到真正的大数据培训计划。

Internet上共享的一些虚拟项目根本无法满足企业的需求。所以这是您需要考虑的事情。当然,如果您在工作时正在学习,则公司随后为您提供大数据的工作不会有问题。如果您希望月薪为1万5千,可以看看这篇文章。

以下千峰广州小编谈到了大数据更受欢迎的就业方向:

1.大数据开发

2.大数据分析与挖掘

3.深度学习

4.人工智能

大数据学习模块主要包括以下技术:

爪哇:

只需学习Java的JavaSE标准版本即可。

Linux操作系统:

主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践的知识,同时侧重于通过大量实验来培养动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要性以及广泛的用途。

在学习Linux的基础上,加深对服务器操作系统的理解和实用配置能力。加深对计算机网络基础的理解,并将其应用于实践中。

掌握Linux操作系统的安装,命令行操作,用户管理,磁盘管理,文件系统管理,程序包管理,进程管理,系统监视和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置,DNS,DHCP,HTTP,FTP,SMTP和POP3服务的配置和管理。为进一步开发其他网络操作系统和软件系统打下坚实的基础。同时,如果您有时间学习javaweb和框架,它将使您的大数据学习更加自由。

在讨论完基础知识之后,让我们谈谈您仍然需要学习什么大数据技术。您可以按照我写的顺序学习。

Hadoop的:

Hadoop解决了这个问题。 Hadoop解决了可靠地存储和处理大数据的问题(对于一台计算机而言,该数据太大,无法在所需时间内处理一台计算机)。

请记住,这里是学习大数据的节点。

动物园管理员:

ZooKeeper是一个分布式的,开源的分布式应用程序协调服务。它是Google Chubby的开源实现,也是Hadoop和Hbase的重要组成部分。它是一款为分布式应用程序提供一致服务的软件,包括:配置维护,域名服务,分布式同步,组服务等。

他的目标是封装复杂且易于出错的关键服务,并为用户提供简单易用的界面,高效且功能强大的系统。

ZooKeeper代码版本在zookeeper-3.4.3src密码中提供了分布式排他锁,选举,队列接口和代码。分布式锁和队列有Java和C版本,并且仅选择Java版本。

MySQL的:

MySQL是关系数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle产品。 MySQL是最流行的关系数据库管理系统之一。在WEB应用程序中,MySQL是最好的RDBMS(关系数据库管理系统)应用程序软件。

MySQL是一个关系数据库管理系统,它将数据存储在不同的表中,而不是将所有数据存储在一个大型仓库中,从而提高了速度和灵活性。

MySQL使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用的标准化语言。 MySQL软件采用双重授权策略,分为社区版和商业版。由于MySQL的体积小,速度快和总体拥有成本低(尤其是开放源代码),因此通常选择MySQL作为开发中小型网站的网站数据库。

Sqoop:

这用于将数据从Mysql导入Hadoop。当然,您也可以将Mysql表直接导出到文件中,然后将它们放在HDFS上。当然,在生产环境中,您应注意Mysql的压力。

蜂巢:

这个东西是SQL语法的产物,它使您处理大数据非常简单,无需费力编写MapReduce程序。有人说猪?几乎和猪一样好。

Oozie的:

自从我学习Hive之后,我相信您必须需要这个东西。它可以帮助您管理Hive或MapReduce,Spark脚本,并检查程序是否正确执行。如果输入有误,则可以发送警报并帮助您重试该程序。最重要的是帮助您配置任务的依赖关系。我相信您会喜欢它的,或者您会看很多剧本的,crond是一种感觉。

HBASE:

这是Hadoop生态系统中的NOSQL数据库。它的数据以键和值的形式存储,并且键是唯一的,因此可以用来进行数据加权。与MYSQL相比,它可以存储大量数据。许多。因此,在大数据处理完成后,他经常被用作存储目标。

卡夫卡:

这是一个很好的队列工具。队列是什么?你知道你是否排队买票吗?还需要排队更多数据,因此不会与其他与您一起工作的学生打电话,为什么您要给我这么多数据(例如几百个G文件),我该如何处理呢?

不要责怪他,因为他没有在处理大数据,您可以告诉他我将数据放在队列中并一一使用,因此他不会抱怨灰烬流来优化程序。因为处理它是他的事。

不是您提出的问题。当然,我们也可以使用此工具将在线实时数据转换为HDFS或HDFS。您可以将其与称为Flume的工具一起使用,该工具旨在提供简单的数据处理并写入各种数据接收者(例如Kafka)。

火花:

它用于弥补基于MapReduce的数据处理的缺点。它的特点是将数据加载到内存中,而不是读取仍然缓慢发展的慢速硬盘。它特别适合于迭代操作,因此算法流程尤其是稀饭。它是用scala编写的。 Java语言或Scala可以操作它,因为它们都使用JVM。

以上是程序员在Java大数据方面的技术要点。你要做什么?