轉大數據技術開發要學哪些知識點？過去數據開發(fa)需要一定(ding)的Java基礎和(he)工(gong)作經(jing)驗。門檻高，上手難。如果數據開發(fa)行業(ye)的小伙伴(ban)零(ling)基礎入門的話，先(xian)從(cong)Python語言(yan)入手。Python語言(yan)簡單(dan)易懂，適(shi)合零(ling)基礎入門，編(bian)程語言(yan)排(pai)名上升最快，可以完成數據挖掘。如果我(wo)想(xiang)從(cong)事(shi)大數據技術的開發(fa)，我(wo)應該怎(zen)么(me)做(zuo)？路線是什么(me)？從(cong)哪兒(er)開始？學什么(me)？

　　第 1 階段：大數據開發入門

　　1、MySQL 數據庫和 SQL 語法

　　MySQL可以處理千萬條記(ji)錄的大型數據庫，采用標準(zhun)的SQL數據語(yu)言形式，MySQL可以安裝在(zai)不(bu)同的操(cao)作(zuo)系統上，并提(ti)供多(duo)種編(bian)程語(yu)言的操(cao)作(zuo)接口，包括C、C++、Python、Java、Ruby等(deng)。支持多(duo)種存儲引擎(qing)。

　　SQL是客戶端和MySQL服務器之間(jian)進(jin)行通信和通信的語言(yan)。

　　2、Kettle 和(he) BI 工具

　　Kettle 是一個端(duan)到端(duan)的數(shu)據集(ji)成平臺。其(qi)部(bu)分功能包括：數(shu)據流水(shui)線免代碼拖(tuo)拽(zhuai)構建、多(duo)數(shu)據源(yuan)對接、數(shu)據流水(shui)線可視化(hua)、模(mo)板化(hua)開發數(shu)據流水(shui)線、可視化(hua)調度任務、深(shen)度Hadoop支持、數(shu)據任務降級Spark集(ji)群、數(shu)據挖掘(jue)和機器(qi)學習(xi)支持。

　　3、Python 與數據庫交(jiao)互

　　在實(shi)際(ji)的生產任務中(zhong)(zhong)，幾乎(hu)所有的數據(ju)(ju)都(dou)存在于數據(ju)(ju)庫(ku)中(zhong)(zhong)，因此與數據(ju)(ju)庫(ku)的交(jiao)(jiao)互成(cheng)為了不可避免的事情(qing)。在Python代(dai)碼中(zhong)(zhong)與mysql數據(ju)(ju)庫(ku)交(jiao)(jiao)互，需要使用第(di)三方模(mo)塊(kuai)“pymysql”

　　第二階段：大數據的核心基礎

　　1、Linux

　　作(zuo)為一個操(cao)作(zuo)系統，Linux 本(ben)身用(yong)于管理內存、調度進程、處理網絡協議棧等(deng)等(deng)。大(da)(da)數據(ju)的(de)(de)開(kai)發基于開(kai)源軟件平(ping)臺(tai)。大(da)(da)數據(ju)的(de)(de)分布式集(ji)群(Hadoop、Spark)建立(li)在多個Linux系統之上，對集(ji)群的(de)(de)執行命令全部在Linux終端窗口中輸入(ru)。根據(ju)Linux基金(jin)會的(de)(de)研究，86%的(de)(de)企業(ye)已(yi)經使用(yong)Linux操(cao)作(zuo)系統搭建大(da)(da)數據(ju)平(ping)臺(tai)。Linux 占上風。

　　2、Hadoop 基礎

　　Hadoop是一種能夠分(fen)布式處理(li)大(da)(da)量(liang)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)軟件框架。Hadoop 以可靠、高效和可擴(kuo)展的(de)方式處理(li)數(shu)(shu)據(ju)(ju)。它擅(shan)長(chang)存(cun)儲大(da)(da)型半結構化數(shu)(shu)據(ju)(ju)集。還非常(chang)擅(shan)長(chang)分(fen)布式計算(suan)——跨多(duo)臺機器快速處理(li)大(da)(da)量(liang)數(shu)(shu)據(ju)(ju)。Hadoop框架的(de)核心設計是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量(liang)數(shu)(shu)據(ju)(ju)提供存(cun)儲，MapReduce為海量(liang)數(shu)(shu)據(ju)(ju)提供計算(suan)。

　　MapReduce 和 Hadoop 相(xiang)互獨立，實際(ji)上可以很好地協同工作。MapReduce 是一種用于處理(li)大(da)量半結(jie)構化數據的編程模型(xing)。

　　3、Hive 大數據(ju)開發(fa)基(ji)金會

　　Hive 是(shi)一個基于(yu) Hadoop 的(de)(de)數據(ju)(ju)倉庫工具，用于(yu)數據(ju)(ju)的(de)(de)提(ti)取、轉換(huan)和(he)加載(zai)。它(ta)是(shi)一種用于(yu)存儲、查詢(xun)和(he)分析(xi)存儲在 Hadoop 中的(de)(de)大(da)規模數據(ju)(ju)的(de)(de)機制(zhi)。Hive數據(ju)(ju)倉庫工具可(ke)以將(jiang)結構(gou)化數據(ju)(ju)文件映(ying)射(she)成(cheng)數據(ju)(ju)庫表(biao)，并提(ti)供(gong)SQL查詢(xun)功能，可(ke)以將(jiang)SQL語句轉換(huan)為MapReduce任務執行。Hive 的(de)(de)優點是(shi)學習成(cheng)本低，通過類似的(de)(de) SQL 語句可(ke)以實現快速的(de)(de) MapReduce 統(tong)計(ji)，使 MapReduce 更(geng)簡單，無需開發特殊(shu)的(de)(de) MapReduce 應用程序(xu)。Hive 非常適合數據(ju)(ju)倉庫的(de)(de)統(tong)計(ji)分析(xi)。

　　第三階段：千億級數倉技術

　　1、企業(ye)級在線教(jiao)育項(xiang)目實戰(Hive數據倉(cang)庫項(xiang)目全流程)

　　以真實項目為驅(qu)動，學習離(li)線數(shu)(shu)(shu)倉技術。建立(li)集團數(shu)(shu)(shu)據倉庫，統(tong)一集團數(shu)(shu)(shu)據中心，對分(fen)散的(de)業務數(shu)(shu)(shu)據進行集中存儲和處理;從需求調研(yan)、設(she)計、版本控制、研(yan)發、測試到(dao)實施，覆蓋項目全流程;挖掘和分(fen)析海量用(yong)戶(hu)行為數(shu)(shu)(shu)據，定制多維(wei)數(shu)(shu)(shu)據集合，形成數(shu)(shu)(shu)據集市(shi)，供(gong)各種場景主(zhu)題使用(yong)。

　　第 4 階段：PB 內存計算

　　1、Python編(bian)程基礎+進階(jie)

　　Python是基(ji)于(yu)ABC語(yu)(yu)言(yan)發(fa)(fa)展而來的(de)。Python 語(yu)(yu)法(fa)和動態類(lei)型以及解釋語(yu)(yu)言(yan)的(de)性質使(shi)(shi)其成為(wei)大多數平臺(tai)上用(yong)于(yu)腳本和快速應用(yong)程序開發(fa)(fa)的(de)編(bian)程語(yu)(yu)言(yan)。加法(fa)逐漸被(bei)用(yong)于(yu)開發(fa)(fa)獨立(li)的(de)大型項目。Python語(yu)(yu)言(yan)的(de)語(yu)(yu)法(fa)非(fei)(fei)常簡潔(jie)明了(le)，即使(shi)(shi)是非(fei)(fei)軟件(jian)專業(ye)的(de)初學者也很容易上手。與其他編(bian)程語(yu)(yu)言(yan)相(xiang)(xiang)比，Python 語(yu)(yu)言(yan)的(de)實(shi)現(xian)代碼往(wang)往(wang)是實(shi)現(xian)相(xiang)(xiang)同功能的(de)最(zui)短時間(jian)。

　　2、Spark 技術棧

　　Spark是(shi)(shi)大數據(ju)系(xi)統的(de)明星產品。它是(shi)(shi)一個可以處理海量數據(ju)的(de)高性能(neng)分布式(shi)內(nei)存迭(die)代計算(suan)框架。本課程(cheng)是(shi)(shi)基于Python語言(yan)學習Spark3.2開發的(de)。課程(cheng)講解注(zhu)重(zhong)理論聯系(xi)實際，高效快捷，語言(yan)通俗易(yi)懂，即(ji)使(shi)是(shi)(shi)初學者(zhe)也能(neng)快速掌握。讓有經(jing)驗的(de)工程(cheng)師(shi)也有所收獲。

　　3、大數據(ju) Flink 技術棧

　　Flink 的(de)(de)核心是流(liu)(liu)式(shi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)流(liu)(liu)執(zhi)(zhi)行引擎(qing)，為(wei)數(shu)(shu)(shu)據(ju)流(liu)(liu)的(de)(de)分布式(shi)計算提供(gong)數(shu)(shu)(shu)據(ju)分發(fa)、數(shu)(shu)(shu)據(ju)通信和(he)容錯機(ji)制。Flink 基(ji)于(yu)流(liu)(liu)執(zhi)(zhi)行引擎(qing)，提供(gong)了許多更高抽象級別的(de)(de) API 供(gong)用(yong)戶編(bian)寫分布式(shi)任(ren)務。Flink 還可以(yi)輕松(song)地與 Hadoop 生態系統中的(de)(de)其(qi)他項目集成。例如，Flink 可以(yi)讀(du)取存儲在 HDFS 或(huo) HBase 中的(de)(de)靜(jing)態數(shu)(shu)(shu)據(ju)，使(shi)用(yong) Kafka 作為(wei)流(liu)(liu)式(shi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)源，直接復用(yong) MapReduce 或(huo) Storm 代碼(ma)，或(huo)通過 YARN 集群資(zi)源應用(yong)等。

　　4、Spark離線數(shu)倉(cang)產業項(xiang)目實戰

　　通過大數(shu)據技術(shu)架(jia)構，解決(jue)工業(ye)(ye)物聯網(wang)制造(zao)(zao)行業(ye)(ye)的數(shu)據存儲分析、可視化(hua)、個(ge)性化(hua)推薦等問題。一(yi)站式制造(zao)(zao)項(xiang)目主要基于Hive數(shu)據倉(cang)庫分層(ceng)存儲各種業(ye)(ye)務指標數(shu)據，基于sparkSQL進行數(shu)據分析。核心(xin)業(ye)(ye)務涉及運營商、呼叫中心(xin)、工單、加油(you)站、倉(cang)儲物資。

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