ビッグデータを学ぶために必要な基礎とは

企業社会におけるビッグデータテクノロジーの実践が本格化するにつれ、企業はビッグデータチームの結成がますます緊急になっており、ビッグデータに関連するハイエンド人材の需要もますます高まっています。 。ただし、データ エンジニアは短期間で鍛えられるものではないため、ビッグデータを学ぶ前に、ある程度の基礎が必要です。

#1. ビッグ データの理論を理解する

ビッグ データを学ぶには、少なくともビッグデータがどのようなものかを知っておく必要があります。データは一般的にどのような分野で使用されますか?ビッグデータについての一般的な理解がなければ、ビッグデータに興味があるかどうかを知ることができません。ビッグデータについて何も知らずに学習を始めると、実際にはビッグデータが好きではないことがわかる可能性があり、時間とエネルギーの無駄です。 . 、おそらくお金の無駄です。したがって、ビッグデータを学びたい場合は、まずビッグデータについて一般的に理解する必要があります。

2、java

ビッグ データ フレームワークの 90% は Java で書かれています。例:

## ●MongoDB - 最も人気のある、クロスプラットフォームのドキュメント指向データベース。

## ● Hadoop - 非常に大規模なデータ セットの分散ストレージと分散処理のために Java で書かれたオープン ソース ソフトウェア フレームワーク。

## Spark - Apache Software Foundation で最も活発なプロジェクトは、オープンソースのクラスター コンピューティング フレームワークです。

Hbase - オープン ソースの非リレーショナル分散データベース。Google の BigTable をモデルとしており、Java で書かれ、HDFS 上で実行されます。

Java の設計とプログラミングの考え方、Java オブジェクト指向、Java の上級、Web フロントエンド開発、HTML の基礎、CSS3、JS スクリプト プログラミング、JavaEE プログラム開発、JavaWeb バックエンド開発を理解する必要があります。

3. MySQL (マスターする必要があります)

4. Linux

ビッグ データ フレームワークがインストールされ、動作します。 Linux システム

5、Hadoop、Scala、HBase、Hive、Spark

学習プロセスでは、時間とエネルギーを投資し、興味を持って学習を推進します。実践的なコーディングは必須です。あなたが見ているのは他の人のコードであり、あなたが書いているのはあなた自身のものです。

以上がビッグデータを学ぶために必要な基礎とはの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。