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Welche Grundlage ist erforderlich, um Big Data zu lernen?

青灯夜游
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2019-05-09 11:43:4422492Durchsuche

Da die Praxis der Big-Data-Technologie in der Unternehmenswelt in vollem Gange ist, wird es für Unternehmen immer dringlicher, Big-Data-Teams zu bilden, und auch die Nachfrage nach High-End-Talenten im Zusammenhang mit Big Data wird immer dringlicher . Aber Dateningenieure können nicht in kurzer Zeit gefälscht werden. Bevor Sie Big Data lernen, müssen Sie noch über eine gewisse Grundlage verfügen!

Welche Grundlage ist erforderlich, um Big Data zu lernen?

1. Verstehen Sie die Big-Data-Theorie

Um Big Data zu lernen, sollten Sie zumindest wissen, was Big Data ist . In welchen Bereichen werden Daten im Allgemeinen verwendet? Nur wenn Sie über ein allgemeines Verständnis von Big Data verfügen, können Sie feststellen, ob Sie an Big Data interessiert sind. Wenn Sie mit dem Lernen beginnen, ohne etwas über Big Data zu wissen, stellen Sie möglicherweise fest, dass es Ihnen nicht wirklich gefällt, was Zeitverschwendung ist Energie und wahrscheinlich Geldverschwendung. Wenn Sie also Big Data erlernen möchten, müssen Sie zunächst ein allgemeines Verständnis von Big Data haben.

2. Java

90 % der Big-Data-Frameworks sind in Java geschrieben. Zum Beispiel:

● MongoDB – die beliebteste, plattformübergreifende, dokumentenorientierte Datenbank.

● Hadoop – ein in Java geschriebenes Open-Source-Software-Framework für die verteilte Speicherung und verteilte Verarbeitung sehr großer Datensätze.

● Spark – das aktivste Projekt der Apache Software Foundation, ist ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework.

Hbase – Open Source, nicht relationale, verteilte Datenbank, nach dem Vorbild von Googles BigTable, in Java geschrieben und läuft auf HDFS.

3. MySQL (muss beherrscht werden)

4. Linux

Das Big-Data-Framework wird im Linux-Betrieb installiert Auf dem System

5, Hadoop, Scala, HBase, Hive, Spark

In den Lernprozess investieren Sie Zeit und Energie und nutzen Sie Interesse, um das Lernen voranzutreiben. Praktisches Codieren ist ein Muss. Was Sie sich ansehen, ist der Code anderer Leute, und was Sie schreiben, ist Ihr eigener.

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