蘇州學(xué)大數(shù)據(jù)哪家機(jī)構(gòu)值得選

蘇州學(xué)大數(shù)據(jù)哪家機(jī)構(gòu)值得選，推薦達(dá)內(nèi)教育，達(dá)內(nèi)課程體系隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展在不停的更 新，大數(shù)據(jù)作為新興行業(yè)在高速的發(fā)展，時(shí)刻在跟蹤著 這些發(fā)展趨勢(shì)，緊跟潮流，更新課程，使學(xué)員能跟上大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)。課程不只講技術(shù)，更講架構(gòu)、講原 理、講思想，技術(shù)再發(fā)展也是萬(wàn)變不離其宗，讓學(xué)員不 只學(xué)會(huì)技術(shù)，更有良好的架構(gòu)思想，可以說(shuō)為學(xué)員后續(xù) 的發(fā)展做好的扎實(shí)的基礎(chǔ)。

隨著大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)相關(guān)人才出現(xiàn)了 供不應(yīng)求的狀況，大數(shù)據(jù)工程師更是被媒體稱(chēng)為“未來(lái)發(fā) 展前景良好的職業(yè)之一”。大數(shù)據(jù)分析師的薪酬比同等級(jí) 職位高20%。而如何成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的弄潮兒，掌握當(dāng) 下緊缺的軟件技能是關(guān)鍵，那么，新手該怎樣學(xué)習(xí)大數(shù) 據(jù)呢? 

首先學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要對(duì)學(xué)習(xí)一門(mén)編程語(yǔ)言進(jìn)行入門(mén) 編程,一般是選擇Java或Python,現(xiàn)在主流的方向是以 Java作為入門(mén)編程語(yǔ)言學(xué)習(xí),因?yàn)楹笃诘腟park需要使用 scala語(yǔ)言進(jìn)行編程,而Scala和Java有千世萬(wàn)縷的聯(lián)系, 所以建議從Java開(kāi)始學(xué)習(xí),JavaEE方法向可以適當(dāng)?shù)膶W(xué) 習(xí)一些SSM,大數(shù)據(jù)主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,對(duì)JavaEE端沒(méi)有太大的需求,其次需要學(xué)習(xí)的是數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL作為 廣泛使用的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),可以作為入手,安裝簡(jiǎn)單方便學(xué) 習(xí)利于上手,并且可以學(xué)習(xí)SQL為后期學(xué)習(xí)Hive做準(zhǔn)備. 這 些 學(xué) 習(xí) 完 成 后 , 可 以 開(kāi) 始 接 觸 Hadoop 生 態(tài) 圈,Hadoop自身的組件。

HDFS,MapReduce,Yarn先入手學(xué)習(xí),現(xiàn)有分布式思 想,前面學(xué)習(xí)的Java語(yǔ)言也是MapReduce計(jì)算框架的編 程語(yǔ)言,學(xué)習(xí)這些之后可以開(kāi)始學(xué)習(xí)Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),主要 是先學(xué)習(xí)基礎(chǔ)操作前期學(xué)習(xí)了SQL語(yǔ)言而Hive編程語(yǔ)言 是類(lèi)SQL語(yǔ)言叫做HQL,上手起來(lái)會(huì)比較快,然后學(xué)習(xí)數(shù) 倉(cāng)建模,接下來(lái)做一個(gè)關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的項(xiàng)目,在項(xiàng)目中學(xué) 習(xí)Flume,sqoop和anzkaban.Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)也可以學(xué)習(xí), 使用方式可能跟傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)不一樣,需要注意:二級(jí)索 引,rowkey,列簇等應(yīng)用.這部分學(xué)習(xí)完畢基本上Hadoop部 分的日常開(kāi)發(fā)是可以了. 

除了Hadoop這個(gè)部分外,可以學(xué)習(xí)另外一個(gè)計(jì)算分 析引擎Spark,Spark是基于內(nèi)存的計(jì)算引擎,獨(dú)有的RDD 依賴(lài)和血緣關(guān)系、DAG和Stage讓spark在計(jì)算數(shù)據(jù)時(shí)數(shù) 據(jù)更快,spark默認(rèn)使用的是scala語(yǔ)言編寫(xiě),scala語(yǔ)言和 Java語(yǔ)言類(lèi)似,之前有Java基礎(chǔ)上手Scala語(yǔ)言相對(duì)容易 并 且 Spark 中 分 為 SparkCore 核 心 ,SparkSQL 對(duì) 接 Hive,SparkStreaming實(shí)時(shí),這些都可以完成日常離線和 實(shí)時(shí)開(kāi)發(fā),而且SparkStreaming作為老牌的實(shí)時(shí)引擎相對(duì) 使用比較廣而且穩(wěn)定,并且集合消息中間件Kafka可以做 到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)消費(fèi),新型的Flink實(shí)時(shí)計(jì)算引擎也可以學(xué)習(xí), 現(xiàn)在是阿里巴巴推薦使用的.zui后在做一些spark項(xiàng)目基 本上就可以完成學(xué)習(xí)了。