Was Sie über Java Big Data lernen sollten

Für Java-Programmierer basiert die Mainstream-Big-Data-Plattform Hadoop auf Java, sodass Java-Big-Data-Programmierer über eine reibungslosere Sprachumgebung verfügen und es viele Anwendungen gibt, die auf Big Data basieren Das Framework ist ebenfalls in Java, daher hat die Beherrschung der Java-Sprache bei vielen Big-Data-Projekten gewisse Vorteile.

Natürlich besteht der Kernwert von Hadoop darin, ein verteiltes Dateisystem und eine verteilte Computer-Engine bereitzustellen. Für die meisten Unternehmen besteht keine Notwendigkeit, diese Engine zu ändern. Zu diesem Zeitpunkt müssen Sie neben den Programmierkenntnissen in der Regel auch einige Kenntnisse in Datenverarbeitung und Data Mining erlernen. Insbesondere wenn Sie sich zum Data-Mining-Ingenieur weiterentwickeln, müssen Sie sich mehr algorithmisches Wissen aneignen.

Obwohl Data-Mining-Ingenieure auch Programmiertools beherrschen müssen, wird in den meisten Fällen Hadoop als Plattform und Tool verwendet. Mithilfe der von dieser Plattform bereitgestellten Schnittstellen und Tools werden verschiedene Skriptsprachen verwendet werden zur Datenverarbeitung und zum Data Mining verwendet. Wenn Sie sich also in Richtung Data-Mining-Engineering bewegen, ist es möglicherweise wichtiger, verteilte Programmiersprachen wie Scala, Spark-MLLib usw. zu beherrschen.

Lern-Roadmap für Java-Big-Data-Ingenieure:

Schritt eins: Distributed-Computing-Framework

Beherrschen Sie das Hadoop- und Spark-Framework für verteiltes Computing und verstehen Sie die Datei System, Nachrichtenwarteschlange und Nosql-Datenbank sowie lernbezogene Komponenten wie Hadoop, MR, Spark, Hive, Hbase, Redies, Kafka usw.;

Schritt 2: Algorithmen und Tools

Lernen Sie, verschiedene Data-Mining-Algorithmen wie Klassifizierung, Clustering, Assoziationsregeln, Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze usw. zu verstehen und beherrschen Sie ein Data-Mining-Programmiertool: Python oder Scala. Gegenwärtig stellen gängige Plattformen und Frameworks Algorithmusbibliotheken bereit, z. B. Mahout auf Hadoop und Mllib auf Spark. Sie können auch mit dem Erlernen dieser Algorithmen beginnen, indem Sie diese Schnittstellen und Skriptsprachen lernen.

Schritt 3: Mathematik

Ergänzende mathematische Kenntnisse: fortgeschrittene Mathematik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Linienalgebra

Schritt 4: Projektpraxis

1) Open-Source-Projekte: Tensorflow: Googles Open-Source-Bibliothek, die bereits mehr als 40.000 Sterne hat, was erstaunlich ist und mobile Geräte unterstützt

2) Nehmen Sie an Datenwettbewerben teil

3) Sammeln Sie Projekterfahrung durch Unternehmenspraktika

Wenn Sie sich nur mit der Entwicklung, dem Betrieb und der Wartung von Big Data befassen, können Sie den zweiten und dritten Schritt überspringen, wenn Sie sich auf die Anwendung bestehender Algorithmen konzentrieren Beim Data Mining kann der dritte Schritt zunächst übersprungen werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas Sie über Java Big Data lernen sollten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!