요즘 IT는 등 큰 데이터 주위에 데이터를 개발, 데이터웨어 하우징, 데이터 보안, 데이터 분석, 데이터 마이닝, 그리고 다음에 산업 어휘, 업계 전문가의 이익의 초점이되고있다 핫 빅 데이터의 상업적 가치의 사용이 추구 경쟁 . 빅 데이터 시대의 도래와 함께, 빅 데이터 개발도 존재로했다.
실제로, 두 가지 큰 데이터의 개발. 첫 번째 개발을위한 대량의 데이터 처리 시스템 자체 인 일부 하둡 스파크 프로그램을 작성하는 것이다. 작업의 첫 번째 유형은이 게시물 그것의 데이터 분석에 더 적합 느낌, 지금 하이브 스파크-SQL 이러한 시스템은 또한 SQL 인터페이스를 제공합니다. 작업의 두 번째 유형은 다음 보통 대기업은 일반적으로 그들은 자신의 시스템에 참여합니다 또는 오픈 소스의 2 차 개발을 다시 할 수있다. 이 작품은, 그 이론과 실제 요구 사항은 더 깊은, 더 기술적 인 내용.
배울 필요가 빅 데이터 기술 개발? 다음과 같이 로드맵 학습 :
01
빅 데이터베이스 -
언어의 자바 근본적인 측면
(1) 자바 언어의 기초
자바 개발자들은 익숙한 Eclipse 개발 툴, 자바 언어 기초, 공정 제어 자바, 자바의 문자열, 배열 및 자바 클래스와 객체, 클래스와 디지털 처리의 핵심 기술, I / O 및 반사, 멀티 스레딩, 스윙 프로그램과 컬렉션을 소개
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(2) HTML, CSS 부여 Java
PC 터미널 사이트 레이아웃, HTML5 + CSS3의 기초, 웹 애플리케이션 페이지 레이아웃, 기본 자바 대화 형 기능을 개발, 아약스 비동기 상호 작용, jQuery를 응용 프로그램
(3)과베이스 JavaWeb
데이터베이스, 코어의 JavaWeb 개발, JavaWeb 개발 내부자
02
리눅스 및 하둡 생태계
리눅스 시스템, 하둡 오프라인 컴퓨팅 개요, 분산 데이터베이스 HBase를, 데이터웨어 하우스 하이브, 데이터 마이그레이션 도구 Sqoop을, 수로 분산 로깅 프레임 워크
03
분산 컴퓨팅 프레임 워크와
스파크 & 롬 생태계
(1) 분산 된 컴퓨팅 프레임 워크
스파크 추천 시스템 (회사의 실제 프로젝트의 라인)을 기반으로 전투 2 : 파이썬 프로그래밍 언어, 스칼라 프로그래밍 언어, 빅 데이터 처리 - 스트리밍 불꽃, 스파크-MLIB 기계 학습, 스파크 GraphX지도 계산, 실제 하나를 빅 데이터 처리를 스파크 :시나 (www.sina.com.cn)
(2) 폭풍 시스템 기술 아키텍처
경고 시스템 프로젝트, 전투 두 로그 :님께 추천 추천 시스템 전투 스톰 원리와 기초는 메시지가 카프카, 레디 스 도구, 사육사 상세한, 진짜 큐
04
빅 데이터 프로젝트의 전투
(첫줄 실제 회사 프로젝트)
데이터 수집, 데이터 처리, 데이터 분석 데이터 프레젠테이션 데이터 애플리케이션
05
빅 데이터 분석 -AI (인공 지능)
데이터 분석 및 작업 환경 데이터베이스 분석, 데이터 시각화, 파이썬 기계 학습을 준비
파이썬 실제 프로젝트 학습이, 신경 네트워크 이미지 인식, 자연 언어 처리 및 소셜 네트워크 처리, 기계 : 야외 장비 식별 분석
빅 데이터는 인터넷의 발전의 방향, 빅 데이터 재능 고임금 귀족의 미래입니다. 빅 데이터 인재 부족으로 급여 빅 데이터 재능도 증가하고있다. 빅 데이터 개발 기회와 기술을 학습이 필수적이다!