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8年京东大数据架构师推荐的大数据新手学习路线(新手必看)

年京东大数据架构师推荐的大数据新手学习路线(新手必看)"

一、我们先要了解大数据的工作方向

01.大数据工程师

02.数据分析师

03.大数据科学家

04.其他(数据挖掘本质算是机器学习,不过和数据相关,也可以理解为大数据的一个方向吧)

二、大数据工程师的技能要求

必须技能10条:

01.Java高级(虚拟机、并发)

02.Linux 基本操作

03.Hadoop(此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn )

04.HBase(JavaAPI操作+Phoenix )

05.Hive(Hql基本操作和原理理解)

06.Kafka

07.Storm

08.Scala需要

09.Python

10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming )

高阶技能6条:

1.机器学习算法以及mahout库加MLlib

2.R语言

3.Lambda 架构

4.Kappa架构

5.Kylin

6.Aluxio

三、大数据的学习技术点

Hadoop核心

(1) 分布式存储基石:HDFS

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

(2) 分布式计算基础:MapReduce

MapReduce简介、编程模型、Java API 介绍、编程案例介绍、MapReduce调优

(3) Hadoop集群资源管家:YARN

YARN基本架构 资源调度过程 调度算法 YARN上的计算框架

离线计算

(1) 离线日志收集利器:Flume

Flume简介 核心组件介绍 Flume实例:日志收集、适宜场景、常见问题

(2) 离线批处理必备工具:Hive

Hive在大数据平台里的定位、总体架构、使用场景之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在大数据架构中的角色 架构 数据处理过程 一般使用步骤:创建表,分区表,查询等 常用查询演示:统计,连接等、Impala与Hive的比较 常用配置与最佳使用建议(查错,调优等)

(4) 更快更强更好用的MR:Spark

Scala&Spark简介 基础 Spark编程(计算模型RDD、算子Transformation和Actions的使用、使用Spark制作倒排索引)Spark SQL和DataFrame 实例:使用Spark SQL统计页面PV和UV

实时计算

(1) 流数据集成神器:Kafka

Kafka简介 构成及工作原理解析 4组核心API 生态圈 代码演示:生产并消费行为日志

(2) 实时计算引擎:Spark Streaming

Spark Streaming简介 工作原理解剖 编写Streaming程序的一般过程 如何部署Streaming程序? 如何监控Streaming程序? 性能调优

(3) 海量数据高速存取数据库:HBase

HBase简介 架构及基本组件 HBase Table设计 HBase基本操作 访问HBase的几种方式

大数据ETL

(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) 任务调度双星:Oozie,Azkaban

ETL与计算任务的统一管理和调度简介 Crontab调度的方案 自研调度系统的方案 开源系统Oozie和Azkaban 方案总结与经验分享

大数据应用与数据挖掘

(1) 大数据全文检索引擎:Elasticsearch

全文检索基础知识,ES安装及初级介绍,ES深入理解,使用经验介绍

(2) 数据仓库搭建

为什么要构建大数据平台大数据平台的的经典架构深入剖析“五横一纵”的架构实践 知名互联网公司大数据平台架构简介

(3) 数据可视化

什么是数据可视化,数据可视化常用工具与必备技能介,Tableau和ECharts实操讲解 ECharts介绍,知名互金公司可视化经验介绍

(4) 算法介绍

介绍数据挖掘,机器学习,深度学习的区别,R语言和python的介绍,逻辑回归算法的介绍与应用,以及主要的推荐算法介绍

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