轉大數據技術開發要學哪些知識點？過去數(shu)(shu)據開發(fa)需要一定的(de)Java基礎和工作(zuo)經驗(yan)。門檻高，上手(shou)難。如(ru)果數(shu)(shu)據開發(fa)行業的(de)小伙伴零(ling)基礎入(ru)門的(de)話，先(xian)從(cong)Python語言入(ru)手(shou)。Python語言簡單易(yi)懂，適(shi)合零(ling)基礎入(ru)門，編程(cheng)語言排名上升最快，可以完成數(shu)(shu)據挖(wa)掘(jue)。如(ru)果我想(xiang)從(cong)事大數(shu)(shu)據技術的(de)開發(fa)，我應該(gai)怎么(me)做？路線是什(shen)么(me)？從(cong)哪兒開始(shi)？學什(shen)么(me)？

　　第 1 階段：大數據開發入門

　　1、MySQL 數據庫(ku)和 SQL 語法

　　MySQL可以(yi)處理(li)千萬條記(ji)錄的大型(xing)數據庫，采用標(biao)準(zhun)的SQL數據語言形式，MySQL可以(yi)安(an)裝在不(bu)同的操(cao)作系統上，并提供多種(zhong)編程語言的操(cao)作接口，包括C、C++、Python、Java、Ruby等(deng)。支(zhi)持多種(zhong)存儲引擎(qing)。

　　SQL是(shi)客戶端(duan)和MySQL服務器(qi)之間進(jin)行通(tong)信和通(tong)信的語言(yan)。

　　2、Kettle 和 BI 工具

　　Kettle 是(shi)一個(ge)端到端的(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據集成平臺(tai)。其部分功能包括：數(shu)(shu)(shu)(shu)據流水(shui)線免(mian)代(dai)碼拖拽構(gou)建(jian)、多數(shu)(shu)(shu)(shu)據源對接、數(shu)(shu)(shu)(shu)據流水(shui)線可(ke)視化(hua)(hua)、模板(ban)化(hua)(hua)開發(fa)數(shu)(shu)(shu)(shu)據流水(shui)線、可(ke)視化(hua)(hua)調度(du)任務、深度(du)Hadoop支持、數(shu)(shu)(shu)(shu)據任務降級Spark集群、數(shu)(shu)(shu)(shu)據挖掘和機器(qi)學習(xi)支持。

　　3、Python 與數據庫交(jiao)互

　　在實際的(de)生(sheng)產任務(wu)中，幾乎所有的(de)數據都存在于數據庫(ku)中，因(yin)此與數據庫(ku)的(de)交互(hu)成(cheng)為(wei)了(le)不(bu)可避免的(de)事情。在Python代碼(ma)中與mysql數據庫(ku)交互(hu)，需要使(shi)用第三方模塊“pymysql”

　　第二階段：大數據的核心基礎

　　1、Linux

　　作(zuo)為一個操作(zuo)系統(tong)，Linux 本身(shen)用于管理內存(cun)、調度進程(cheng)、處理網絡協議棧等等。大數據(ju)(ju)的(de)(de)開(kai)發基(ji)(ji)于開(kai)源軟(ruan)件平(ping)臺。大數據(ju)(ju)的(de)(de)分布式(shi)集群(qun)(Hadoop、Spark)建立在多(duo)個Linux系統(tong)之上，對集群(qun)的(de)(de)執行命令全部在Linux終(zhong)端窗口中輸入。根據(ju)(ju)Linux基(ji)(ji)金會的(de)(de)研究，86%的(de)(de)企業(ye)已經使用Linux操作(zuo)系統(tong)搭建大數據(ju)(ju)平(ping)臺。Linux 占上風。

　　2、Hadoop 基礎

　　Hadoop是(shi)一種能夠分布(bu)式處(chu)理(li)(li)大(da)量(liang)數(shu)(shu)據(ju)的(de)軟(ruan)件框(kuang)架。Hadoop 以可(ke)靠、高效和(he)可(ke)擴(kuo)展的(de)方式處(chu)理(li)(li)數(shu)(shu)據(ju)。它擅長(chang)(chang)存(cun)儲大(da)型(xing)半結構(gou)化數(shu)(shu)據(ju)集。還非常擅長(chang)(chang)分布(bu)式計(ji)(ji)算(suan)——跨多臺機(ji)器快速處(chu)理(li)(li)大(da)量(liang)數(shu)(shu)據(ju)。Hadoop框(kuang)架的(de)核心設計(ji)(ji)是(shi)：HDFS和(he)MapReduce。HDFS為海量(liang)數(shu)(shu)據(ju)提(ti)供存(cun)儲，MapReduce為海量(liang)數(shu)(shu)據(ju)提(ti)供計(ji)(ji)算(suan)。

　　MapReduce 和 Hadoop 相(xiang)互(hu)獨立(li)，實際上可以很好地協同工作。MapReduce 是(shi)一種(zhong)用(yong)于處(chu)理(li)大量半結構(gou)化數據的(de)編程模型。

　　3、Hive 大數據(ju)開發基金(jin)會

　　Hive 是(shi)一個基于 Hadoop 的(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)倉(cang)庫(ku)工具(ju)，用于數(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)提取、轉換和加載。它(ta)是(shi)一種用于存儲、查詢和分析(xi)存儲在 Hadoop 中的(de)(de)(de)大規模數(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)機制。Hive數(shu)據(ju)(ju)倉(cang)庫(ku)工具(ju)可以將結構(gou)化數(shu)據(ju)(ju)文(wen)件(jian)映(ying)射成數(shu)據(ju)(ju)庫(ku)表，并提供(gong)SQL查詢功能，可以將SQL語(yu)句轉換為(wei)MapReduce任務執行。Hive 的(de)(de)(de)優點是(shi)學習成本低，通過類似的(de)(de)(de) SQL 語(yu)句可以實現快速的(de)(de)(de) MapReduce 統計，使 MapReduce 更簡單，無需(xu)開(kai)發特殊的(de)(de)(de) MapReduce 應用程序。Hive 非常適(shi)合數(shu)據(ju)(ju)倉(cang)庫(ku)的(de)(de)(de)統計分析(xi)。

　　第三階段：千億級數倉技術

　　1、企(qi)業級在線教(jiao)育項(xiang)目(mu)實戰(Hive數據(ju)倉(cang)庫項(xiang)目(mu)全流程)

　　以真實項(xiang)目(mu)為(wei)驅動，學習離線數倉技術。建立集(ji)團(tuan)數據(ju)(ju)倉庫，統一(yi)集(ji)團(tuan)數據(ju)(ju)中心，對分(fen)散的(de)業務(wu)數據(ju)(ju)進行集(ji)中存(cun)儲(chu)和(he)處理(li);從需求調(diao)研、設計(ji)、版(ban)本控制(zhi)、研發、測試到實施，覆蓋項(xiang)目(mu)全流程;挖掘和(he)分(fen)析(xi)海(hai)量(liang)用(yong)戶行為(wei)數據(ju)(ju)，定(ding)制(zhi)多(duo)維(wei)數據(ju)(ju)集(ji)合，形成數據(ju)(ju)集(ji)市，供各種場景主題使用(yong)。

　　第 4 階段：PB 內存計算

　　1、Python編(bian)程基礎+進階(jie)

　　Python是(shi)基(ji)于ABC語言(yan)發(fa)展而(er)來的。Python 語法(fa)和動(dong)態類型(xing)以及解(jie)釋語言(yan)的性質使(shi)其成為(wei)大(da)(da)多(duo)數平臺(tai)上用于腳本和快速應用程(cheng)序開發(fa)的編(bian)程(cheng)語言(yan)。加(jia)法(fa)逐漸被用于開發(fa)獨立的大(da)(da)型(xing)項目。Python語言(yan)的語法(fa)非常簡潔明(ming)了，即使(shi)是(shi)非軟件專業的初學者也很(hen)容易上手。與其他(ta)編(bian)程(cheng)語言(yan)相(xiang)比，Python 語言(yan)的實現代碼往往是(shi)實現相(xiang)同功能的最短時(shi)間(jian)。

　　2、Spark 技術棧

　　Spark是大數據系統的明星(xing)產品。它是一個可以處理海量(liang)數據的高性能(neng)(neng)分(fen)布(bu)式內(nei)存迭代計算框(kuang)架。本課程(cheng)是基于Python語言學習Spark3.2開(kai)發的。課程(cheng)講解注重理論聯系實際(ji)，高效快(kuai)捷(jie)，語言通(tong)俗易懂(dong)，即使是初學者也能(neng)(neng)快(kuai)速掌握(wo)。讓有經驗(yan)的工程(cheng)師也有所收(shou)獲(huo)。

　　3、大數據 Flink 技術棧(zhan)

　　Flink 的(de)(de)核(he)心是流式(shi)數據(ju)流執行(xing)引擎，為數據(ju)流的(de)(de)分(fen)(fen)布式(shi)計(ji)算提供數據(ju)分(fen)(fen)發、數據(ju)通(tong)信和容錯機制。Flink 基于流執行(xing)引擎，提供了許(xu)多更高抽象級(ji)別的(de)(de) API 供用(yong)(yong)戶編寫分(fen)(fen)布式(shi)任務。Flink 還可(ke)以(yi)輕松(song)地與(yu) Hadoop 生態系(xi)統中(zhong)的(de)(de)其他項目集(ji)成。例(li)如，Flink 可(ke)以(yi)讀(du)取存儲在 HDFS 或 HBase 中(zhong)的(de)(de)靜態數據(ju)，使用(yong)(yong) Kafka 作為流式(shi)數據(ju)源，直接復(fu)用(yong)(yong) MapReduce 或 Storm 代碼，或通(tong)過 YARN 集(ji)群資源應用(yong)(yong)等。

　　4、Spark離線數(shu)倉產業項(xiang)目實戰(zhan)

　　通(tong)過(guo)大數(shu)(shu)據(ju)技術(shu)架(jia)構，解(jie)決工業(ye)(ye)物聯網制造行(xing)業(ye)(ye)的(de)數(shu)(shu)據(ju)存(cun)儲(chu)分析(xi)、可視化、個(ge)性化推薦等問(wen)題。一站(zhan)式制造項目(mu)主要基(ji)于(yu)Hive數(shu)(shu)據(ju)倉(cang)庫分層存(cun)儲(chu)各種業(ye)(ye)務指標數(shu)(shu)據(ju)，基(ji)于(yu)sparkSQL進行(xing)數(shu)(shu)據(ju)分析(xi)。核心(xin)業(ye)(ye)務涉及運(yun)營商(shang)、呼(hu)叫(jiao)中心(xin)、工單(dan)、加油站(zhan)、倉(cang)儲(chu)物資。

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