Saf kuru ürünler! Büyük veriyi öğrenmek, teknolojide uzmanlık gerektirir!
Büyük veri, büyük miktarda veriyi depolayan, hesaplayan, sayan, analiz eden ve işleyen bir dizi işleme yöntemidir.İşlenen veri miktarı genellikle terabayt veya hatta PB veya EB düzeyinde verilerdir ve bu geleneksel veri işleme yöntemleriyle gerçekleştirilemez. İlgili teknolojiler arasında, mevcut BT alanındaki popüler BT teknolojilerini bir araya getiren dağıtılmış bilgi işlem, yüksek eşzamanlı işleme, yüksek kullanılabilirlikli işleme, kümeler, gerçek zamanlı bilgi işlem vb.
Burada hala kendi kendime yaptığım büyük veri öğrenme alışverişi qq eteğini tavsiye etmek istiyorum: 957205962, etek hepsi büyük veri geliştirmeyi öğreniyor, eğer büyük veriyi öğreniyorsanız, editör sizi katılmaya davet ediyor, herkes bir yazılım geliştirme partisidir, 2018'de kendim tarafından derlenen en son büyük veri gelişmiş materyallerin ve gelişmiş geliştirme eğitimlerinin bir kopyası dahil olmak üzere kuru malları zaman zaman paylaşın (yalnızca büyük veri geliştirmeyle ilgili). Büyük veride daha derine inmek isteyen gelişmiş ve küçük ortaklara hoş geldiniz
Büyük veri nedir? Yatırımcıların iki altın kelimesi vardır: varlıklar. Örneğin, Facebook halka açıldığında, değerlendirme kuruluşu tarafından değerlendirilen etkili varlıkların çoğu, sosyal ağ sitelerindeki verilerdi.
Büyük veri bir endüstri ile karşılaştırılırsa, bu endüstrinin karlılığının anahtarı verilerin "işleme yeteneğini" geliştirmek ve "işleme" yoluyla verilerin "katma değeri" ni gerçekleştirmektir.
Büyük verinin temel değerinin tahmin olup olmadığına bakılmaksızın, büyük veriye dayalı karar verme modeli birçok şirkete kâr ve itibar kazandırmıştır.
Büyük veri için hangi teknolojilere ihtiyaç var?
Büyük veriyi iyi öğrenmek için aşağıdaki teknolojilere hakim olmanız gerekir:
1. Java Programlama Teknolojisi
Java programlama teknolojisi, büyük veri öğrenmenin temelidir. Java, çok yüksek çapraz platform yeteneklerine sahip, güçlü bir şekilde yazılmış bir dildir. Masaüstü uygulamaları, web uygulamaları, dağıtılmış sistemler ve gömülü sistem uygulamaları vb. Yazabilir. Bu büyük veri Mühendislerin favori programlama aracıdır, bu nedenle büyük veriyi iyi öğrenmek istiyorsanız, Java'nın temellerini öğrenmek çok önemlidir!
2. Linux komutları
Büyük verinin geliştirilmesi genellikle Linux ortamında gerçekleştirilir.Linux işletim sistemi ile karşılaştırıldığında, Windows işletim sistemi kapalı bir işletim sistemidir ve açık kaynaklı büyük veri yazılımı çok kısıtlıdır.Bu nedenle, büyük veri geliştirme ile ilgili çalışmalar yapmak istiyorsanız, uzmanlaşmanız gerekir. Linux temel işlem komutları.
3. Hadoop
Hadoop, büyük veri geliştirme için önemli bir çerçevedir. Çekirdeği HDFS ve MapReduce'tur. HDFS, büyük miktarda veri için depolama sağlar ve MapReduce, büyük miktarda veri için hesaplamalar sağlar. Bu nedenle, ona odaklanmanız gerekir. Ek olarak, Hadoop kümelerinde de uzmanlaşmanız gerekir. , Hadoop küme yönetimi, YARN ve Hadoop gelişmiş yönetimi ve diğer ilgili teknolojiler ve işlemler!
4. Kovan
Hadoop tabanlı bir veri ambarı aracı olan Hive, yapılandırılmış veri dosyalarını bir veritabanı tablosuna eşleyip basit SQL sorgu fonksiyonları sağlayabilir.SQL ifadelerini operasyon için MapReduce görevlerine dönüştürebilir.Veri ambarlarının istatistiksel analizi için çok uygundur. . Hive için kurulumunda, uygulamasında ve gelişmiş işlemlerinde ustalaşmanız gerekir.
5. Avro ve Protobuf
Hem Avro hem de Protobuf, veri depolama için çok uygun olan zengin veri yapısı türleri sağlayabilen ve aynı zamanda farklı diller arasında veri alışverişi formatlarını iletebilen veri serileştirme sistemleridir.Büyük veriyi öğrenmek için, özel kullanımlarında ustalaşmanız gerekir.
6. HBase
Burada hala kendi kendime yaptığım büyük veri öğrenme alışverişi qq eteğini tavsiye etmek istiyorum: 957205962, etek hepsi büyük veri geliştirmeyi öğreniyor, eğer büyük veriyi öğreniyorsanız, editör sizi katılmaya davet ediyor, herkes bir yazılım geliştirme partisidir, 2018'de kendim tarafından derlenen en son büyük veri gelişmiş materyallerin ve gelişmiş geliştirme eğitimlerinin bir kopyası dahil olmak üzere kuru malları zaman zaman paylaşın (yalnızca büyük veri geliştirmeyle ilgili). Büyük veride daha derine inmek isteyen gelişmiş ve küçük ortaklara hoş geldiniz
HBase, dağıtılmış, sütun yönelimli bir açık kaynak veritabanıdır.Genel ilişkisel veritabanlarından farklıdır ve yapılandırılmamış veri depolama veritabanları için daha uygundur. Oldukça güvenilir, yüksek performanslı, sütun odaklı ve ölçeklenebilir dağıtılmış bir depolamadır. Sistem, büyük veri geliştirme temel bilgi, uygulama, mimari ve HBase'in gelişmiş kullanımını gerektirir.
7. Kanal
Flume, büyük günlükleri toplamak, bir araya getirmek ve iletmek için yüksek düzeyde erişilebilir, oldukça güvenilir, dağıtılmış bir sistemdir.Flume, veri toplamak için günlük sistemindeki çeşitli veri göndericilerini özelleştirmeyi destekler; aynı zamanda, Flume basit veri işleme sağlar , Ve çeşitli veri alıcılarının yeteneklerine yazın (özelleştirilebilir). Büyük veri geliştirme, kurulumunda, yapılandırmasında ve ilgili kullanım yöntemlerinde uzmanlaşmalıdır.
8. SSM
SSM çerçevesi, üç açık kaynak çerçevesi olan Spring, SpringMVC ve MyBatis ile entegre edilmiştir ve genellikle basit veri kaynaklarına sahip web projeleri için bir çerçeve olarak kullanılır. Büyük veri geliştirmenin üç Spring, SpringMVC ve MyBatis çerçevesine hakim olması ve ardından entegrasyon işlemleri için SSM'yi kullanması gerekir.
9. Kafka
Kafka, yüksek verimli dağıtılmış bir yayın-abone mesajlaşma sistemidir.Büyük veri geliştirme ve uygulamadaki amacı, Hadoop'un paralel yükleme mekanizması aracılığıyla çevrimiçi ve çevrimdışı mesaj işlemeyi birleştirmek ve ayrıca kümeler aracılığıyla gerçek zamanlı mesajlar sağlamaktır. . Büyük veri geliştirme, Kafka mimarisinin ilkelerine, her bileşenin rolüne ve kullanımına ve ilgili işlevlerin gerçekleştirilmesine hakim olmalıdır!
10. skala
Scala, çok paradigmalı bir programlama dilidir.Büyük veri geliştirme için önemli bir çerçeve olan Spark, Scala dilinde tasarlanmıştır. Spark çerçevesini iyi öğrenmek istiyorsanız, bir Scala temeline sahip olmak çok önemlidir.Bu nedenle, büyük veri geliştirmenin Scala programlama temel bilgisine hakim olması gerekir!
11. Kıvılcım
Spark, büyük ölçekli veri işleme için tasarlanmış hızlı ve evrensel bir bilgi işlem motorudur.Çeşitli veri kümelerinin ve veri kaynaklarının büyük veri işlemesinin gereksinimlerini yönetmek için kapsamlı ve birleşik bir çerçeve sağlar. Büyük veri geliştirme ihtiyaçları Master Spark temelleri, SparkJob, Spark RDD, spark job dağıtımı ve kaynak ayırma, Spark shuffle, Spark bellek yönetimi, Spark yayın değişkenleri, Spark SQL, Spark Streaming, Spark ML ve diğer ilgili bilgiler. Spark için öğrenim materyallerim var. Arkadaş eklemeniz gerekiyorsa: 2915551363, ücretsiz olarak alın.
12.Azkaban
Azkaban, bir iş akışı içinde belirli bir sırayla bir dizi görevi ve işlemi çalıştırmak için kullanılabilen toplu bir iş akışı görev zamanlayıcıdır.Azkaban, büyük verinin görev planlamasını tamamlamak için kullanılabilir.Büyük veri geliştirme, Azkaban'ın ilgili yapılandırmasına hakim olmayı ve Dil bilgisi kuralları.
13. Python ve veri analizi
Python, zengin bir kitaplığa sahip, kullanımı kolay ve yaygın olarak kullanılan nesne yönelimli bir programlama dilidir.Büyük veri alanında da kullanılır.Genellikle veri toplama, veri analizi ve veri görselleştirme için kullanılabilir.Bu nedenle, büyük veri geliştirmenin belirli miktarda Python öğrenmesi gerekir. Bilgi.
Burada hala kendi kendime yaptığım büyük veri öğrenme alışverişi qq eteğini tavsiye etmek istiyorum: 957205962, etek hepsi büyük veri geliştirmeyi öğreniyor, eğer büyük veriyi öğreniyorsanız, editör sizi katılmaya davet ediyor, herkes bir yazılım geliştirme partisidir, 2018'de kendim tarafından derlenen en son büyük veri gelişmiş materyallerin ve gelişmiş geliştirme eğitimlerinin bir kopyası dahil olmak üzere kuru malları zaman zaman paylaşın (yalnızca büyük veri geliştirmeyle ilgili). Büyük veride daha derine inmek isteyen gelişmiş ve küçük ortaklara hoş geldiniz
İnternet endüstrisi her 5 veya 6 yılda bir "hanedanları değiştirir". Web1.0 çağında, kullanıcılar tarayıcılar aracılığıyla bilgi alır ve web siteleri büyük tıklama trafiğinden yararlanır ve bilgilerin iletimi tek yönlüdür.
Web2.0 çağında Facebook, Twitter vb. Geleneksel çevrimiçi dijital pazarlama endüstrisi zincirinin üçlü rolünü yeniden yapılandırarak bir sosyalleşme dalgası başlattı. Böyle bir deneyim yaşayabilirsiniz. Pazartesi sabahı bilgisayarınızı açın ve yüzlerce yeni e-postanın işlenmesini bekliyor; metroda etrafa bakan insanların çoğu cep telefonlarını tutuyor, iPad'lerle sohbet ediyor, iş yapıyor, çeşitli uygulamaları deniyor ve izliyor Videolar, işyerleri ve eğlence mekanları "taşınmak" için onları takip ediyor; İnternette yayınlanan bilgileri pasif olarak kabul etmeden önce, artık Weibo, SNS gibi sosyal araçlar aracılığıyla etkileşime giderek daha fazla katılıyor ve hatta bilgileri kendimiz yayınlıyoruz ... bu ayrıntılar Herkes bilmeden büyük veri çağına girdiğinizi söylüyor! Tahminlere göre, mevcut gelişme hızında, büyük verinin pazar büyüklüğü 2020 yılına kadar 2030 milyar doları aşacak.
2018 sona eriyor ve talep arttıkça verinin odağı da aynı oranda büyüyor. Bu yılın başından bu yana, büyük verinin ana eğilimi, işletmelerin büyük veri yeteneklerinin geliştirilmesi etrafında dönüyor. Mobil uygulama geliştiricileri, daha fazla veriyi daha hızlı ve doğru bir şekilde analiz etmenin en iyi yolunu arıyor.
Büyük veri, ilk yatırımda başarılı bir teknoloji haline geldi. Bu nedenle, birçok mobil uygulama geliştiricisi ve büyük şirket, büyük veri projelerini genişletmeyi dört gözle bekliyor. Büyük veri uygulamasının amacı, yakın gelecekte daha büyük finansal performans elde etmektir.
Ancak yukarıdaki becerileri tamamladıktan sonra bir büyük veri geliştirme yeteneği olarak değerlendirilebilirsiniz.Eğer gerçekten büyük veri geliştirme ile ilgili işlerle uğraşıyorsanız, işinize daha fazla güven duyacaksınız.
