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大数据薪资那么高？需要学习什么技术？
时间: 15:29:41
作者:华北达内
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大数据薪资那么高？需要学习什么技术？对于很对初学者来讲，又有哪些需要注意的地方呢？
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，大数据方向的工作目前主要分为三个主要方向：
1、大数据工程师
2、数据分析师
3、大数据科学家
大数据需要学习什么技术。
1、了解大数据理论
要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。
2、计算机的学习
对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。
3、大数据相关课程的学习
学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。
大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。
如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。
(责任编辑：华北达内)
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目前业内的大数据培训课程一般只会单一的讲授 Hadoop，然而对于一个名企的开发工程师而言，单单掌握 Hadoop是远远不够的。达内开设大数据课程全然打破了这一桎梏，在讲授 Hadoop的同时，还会对 Hadoop 生态系统中使用为广泛的 HBase、Hive、Zookeeper等进行讲解，实现大数据学习的全面性和系统性。
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学时2天，集群安装及原理；hdfs命令行操作；Java操作hdfs的常用API接口；动态添加删除数据节点。
学时2.5天，MapReeduce开发，Flume抽取日志；Hive安装及命令操作及JDBC操作；通过Sqoop进行Hive和Mysql之间的数据交换；MaHout入门；分布式集群管理zookkeeper集群安装及原理及JAVA常用操作接口。
大数据交换
学时2天，Kafka集群安装及原理；Kafka常用Java接口Api；远程RPC方案Thrift，开源ETL工具Kettle。
学时1.5天，集群安装及原理；Hbase命令行操作；Java操作Hbase常用API接口。
大数据项目实践
学时8天，系统需求获取及架构设计；数据储存底层搭建以及与WEB对接；提升用户体验；通过数据分析发觉用户需求。
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前亚信公司软件事业部副总工程师，软件设计专家、课程设计专家和教师培训专家。达内公司创始人。
教研部副总裁
曾任IBM中国研发中心系统架构师。分布式系统专家。
曾任SoftwareAG技术总监。互联网行业专家。
课程研发总监
曾任用友软件股份好的项目经理。具有丰富的产品和项目实战经验。
曾任神州数码软件项目设计师。Java企业应用专家。
曾任UPS（艾普斯）技术主管。信息系统专家。
曾任浪潮集团好的项目经理，软件开发专家。
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在中国，5%达内学员入职世界五百强，20%的学员入职中国软件百强，
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达内大数据课程明细
（以Tetris项目贯穿）
Java语言基础
算法基础、常用数据结构、企业编程规范
掌握常见的数据结构和实用算法；培养良好的企业级编程习惯。
Java面向对象
面向对象特性：封装、继承、多态等，面向对象程序设计，基础设计模式等。
掌握面向对象的基本原则以及在编程实践中的意义；掌握Java面向对象编程基本实现原理。
实训项目一：Tetris项目开发
（以T-DMS V1项目贯穿）
JDK核心API
语言核心包、异常处理、常用工具包、集合框架。
熟练掌握JDK核心API编程技术；理解API设计原则；具备熟练的阅读API文
档的能力；为后续的课程学习打下坚实的语言基础。
JavaSE核心
异常处理、多线程基础、IO系统、网络编程、Java反射机制、
JVM性能调优（JVM内存结构剖析、GC分析及调优、JVM内存
参数优化）、Java泛型、JDK新特性。
熟练掌握JavaSE核心内容，特别是IO和多线程；初步具备面向对象设计和编
程的能力；掌握基本的JVM优化策略。
实训项目二：T-DMS V1项目开发
（以T-DMS V2项目贯穿）
SQL语句基础和提高、SQL语句调优。
熟练的掌握SQL语句；掌握一定数据库查询技巧及SQL语句优化技巧。
Oracle数据库
Oracle体系结构及系统管理、Oracle数据库编程、数据库设计基础。
掌握Oracle体系结构及核心编程技术。
JDBC核心API（Connection、Statement、ResultSet）、
JDBC优化技术（缓存技术、批处理技术、连接池技术）。
理解JDBC作为规范的设计原则；熟练掌握JDBC API；具备使用JDBC对数
据库进行高效访问的能力。
XML语法、XML解析（SAX、DOM）、Dom4j组件、Digester
熟练掌握XML语法规则；理解DOM模型；熟悉Java对XML的各种解析方
实训项目三：T-DMS V2项目开发
（以T-NetCTOSS电信计费系统贯穿）
HTML基本文档结构、掌握CSS基础语法、关于HTML文档块、链接、列表、表格、表单等。
掌握HTML基本原理；掌握CSS各种选择器及常见样式设置；熟练使用HTML常用元素。
JavaScript核心
JavaScript语言基础（数据类型、函数、对象、闭包）、JavaDOM编程、事件模型、JavaScript面向对象编程。
深入理解JavaScript语言原理；熟练的使用JavaScript对HTML　DOM进行编程；熟练掌握JavaScript对象对象封装技巧，为后续的JavaScript学习打下坚实的基础。
Servlet/JSP
Servlet生命周期及Servlet服务器、Tomcat部署配置、JSP语
法、自定义标记、JSTL和EL表达式、JSP 新特性、Java Web设计模式。
透彻理解Servlet核心原理；熟练掌握Servlet API；透彻理解JSP引擎工作原理；透彻理解标记库原理；熟悉常见的Java Web设计模式；为后续的JavaWeb开发打下坚实的理论基础。
Ajax基础、XHR对象、Ajax设计模式、JSON技术
掌握Ajax的基本通信原理；掌握基于XML和JSON的Ajax数据规则。
JavaScript框架
JQuery、JQuery插件、ExtJS。
掌握JQuery核心API；了解JQuery基本设计原则；了解多种JQuery插件；
掌握DWR的基本原理及应用技巧。
Struts2核心控制流程、Ognl、Action、Interceptor、Result、
FreeMarker、Struts2标记库、Struts2扩展、Struts2应用技巧
（输入验证、消息化、文件上传和下载、防止重复提交等）。
熟练掌握Struts2核心要件，特别是Interceptor和Result；掌握基于模板技术的Struts2 UI组件；掌握基于Ognl的数据共享方式、掌握Struts2各种定制及扩展方式；熟练掌握基于Struts2的Web开发技巧。
实训项目四：T-NetCTOSS电信计费系统项目开发
（&爱逛网&电子商务平台作为贯穿项目）
企业应用开发部署环境
Linux命令集脚本编程、远程登录、Ant、单元测试技术、Maven构建技术、SVN应用技术。
熟练掌握基于Linux系统的操作技能；可以熟练的完成应用的部署工作；可以熟练的使用开发部署工具。
Struts2核心控制流程、Ognl、Action、Interceptor、Result、
FreeMarker、Struts2标记库、Struts2扩展、Struts2应用技巧
（输入验证、消息化、文件上传和下载、防止重复提交等）。
熟练掌握Struts2核心要件，特别是Interceptor和Result；掌握基于模板技
术的Struts2 UI组件；掌握基于Ognl的数据共享方式、掌握Struts2各种定制
及扩展方式；熟练掌握基于Struts2的Web开发技巧。
持久层框架技术
ORM概念、Hibernate核心API、Hibernate实体映射技术、Hibernate关系映射技巧、HQL查询、OSCache及Hibernate缓存技术。
掌握JQuery核心API；了解JQuery基本设计原则；了解多种JQuery插件；
掌握DWR的基本原理及应用技巧。
Spring技术
Spring Ioc基础、Ioc注入技巧、对象装配（自动装配、
模板装配、组件扫描特性、Factor yBean、对象生命周期）、
Spring AOP原理、AspectJ、Spring JDBC支持、Spring事
务及安全管理；Spring整合Hibernate、Spring整合Struts，
SpringMVC技术。
深入理解Ioc和AOP的基本原理和实现方式；熟练掌握SpringIoc及AOP实现方式；熟练掌握Spring事务管理；熟练掌握Spring与其他组件的整合技术。
实训项目五：&爱逛网&电子商务平台开发
（&爱逛网&电商后端数据平台作为贯穿项目）
集群安装及原理；hdfs命令行操作；Java操作hdfs的常用API接口；动态添加删除数据节点。
集群安装及原理；Hbase命令行操作；Java操作Hbase的常用API接口。
MapReduce开发；Flume抽取日志；Hive安装及命令行操作及JDBC操作；通过Sqoop进行Hive和 MySQL之间的数据交换；MaHout入门；
分布式集群管理zookeeper集群安装及原理及Java常用操作接口。
大数据交换
Kafka集群安装及原理；Kafka常用java接口API；远程RPC方案Thrift；开源ETL工具Kettle。
大数据查询
基于Lucene查找Hbase中的数据；基于Redis缓存数据提升平台性能。
大数据项目实践
系统需求获取及平台架构设计；数据存储底层搭建以及与WEB对接；提升用户体验；通过数据分析发觉用户需求。做大数据分析系统Hadoop需要用哪些软件？-大数据培训
400-111-8989
做大数据分析系统Hadoop需要用哪些软件？
时间： 11:16
发布：达内编辑
来源：达内大数据培训机构
做大数据分析系统Hadoop需要用哪些软件？在数据库分析领域不断推陈出新，但在结构化数据、半结构化数据和大部分非结构化数据领域几乎没有很大成果。目前支持Hadoop1.x(MRv1)、Hadoop2.x(MRv2)、Hadoop2.x(Yarn)三个版本的Hadoop集群的日志数据源收集，在日志管理运维方面还是处于一个国际领先的地位，目前国内有部分的数据驱动型公司也正在采用Splunk的日志管理运维服务。大数据分析系统Hadoop需要用的软件工具接下来我们就说说。
资源统一管理/调度系统，在公司和机构中，服务器往往会因为业务逻辑被拆分为多个集群，基于数据密集型的处理框架也是不断涌现，比如支持离线处理的MapReduce、支持在线处理的Storm及Impala、支持迭代计算的Spark及流处理框架S4，它们诞生于不同的实验室，并各有所长。
为了减少管理成本，提升资源的利用率，一个共同的想法产生——让这些框架运行在同一个集群上;因此，就有了当下众多的资源统一管理/调度系统，本次为大家重点介绍ApacheMesos及YARN：
第一、hark
代码托管地址：GitHub
Shark，代表了“HiveonSpark”，一个专为Spark打造的大规模数据仓库系统，兼容ApacheHive。无需修改现有的数据或者查询，就可以用100倍的速度执行HiveQL。
Shark支持Hive查询语言、元存储、序列化格式及自定义函数，与现有Hive部署无缝集成，是一个更快、更强大的替代方案。
第二、HadoopYARN
代码托管地址：ApacheSVN
YARN又被称为MapReduce2.0，借鉴Mesos，YARN提出了资源隔离解决方案Container，但是目前尚未成熟，仅仅提供Java虚拟机内存的隔离。
对比MapReduce1.x，YARN架构在客户端上并未做太大的改变，在调用API及接口上还保持大部分的兼容，然而在YARN中，开发人员使用ResourceManager、ApplicationMaster与NodeManager代替了原框架中核心的JobTracker和TaskTracker。其中ResourceManager是一个中心的服务，负责调度、启动每一个Job所属的ApplicationMaster，另外还监控ApplicationMaster的存在情况;NodeManager负责Container状态的维护，并向RM保持心跳。ApplicationMaster负责一个Job生命周期内的所有工作，类似老的框架中JobTracker。
Hadoop上的实时解决方案
前面我们有说过，在互联网公司中基于业务逻辑需求，企业往往会采用多种计算框架，比如从事搜索业务的公司：网页索引建立用MapReduce，自然语言处理用Spark等。
第三、ClouderaImpala
代码托管地址：GitHub
Impala是由Cloudera开发，一个开源的MassivelyParallelProcessing(MPP)查询引擎。与Hive相同的元数据、语法、ODBC驱动程序和用户接口(HueBeeswax)，可以直接在HDFS或HBase上提供快速、交互式SQL查询。Impala是在Dremel的启发下开发的，第一个版本发布于2012年末。
Impala不再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由QueryPlanner、QueryCoordinator和QueryExecEngine三部分组成)，可以直接从HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。
第四、Spark
代码托管地址：Apache
Spark是个开源的数据分析集群计算框架，最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发，建立于HDFS之上。Spark与Hadoop一样，用于构建大规模、低延时的数据分析应用。Spark采用Scala语言实现，使用Scala作为应用框架。
Spark采用基于内存的分布式数据集，优化了迭代式的工作负载以及交互式查询。与Hadoop不同的是，Spark和Scala紧密集成，Scala像管理本地collective对象那样管理分布式数据集。Spark支持分布式数据集上的迭代式任务，实际上可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行(通过YARN、Mesos等实现)。
第五、Storm
代码托管地址：GitHub
Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，由BackType开发，后被Twitter捕获。Storm属于流处理平台，多用于实时计算并更新数据库。Storm也可被用于“连续计算”(continuouscomputation)，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。
Hadoop上的其它解决方案
就像前文说，基于业务对实时的需求，各个实验室发明了Storm、Impala、Spark、Samza等流实时处理工具。而本节我们将分享的是实验室基于性能、兼容性、数据类型研究的开源解决方案，其中包括Shark、Phoenix、ApacheAccumulo、ApacheDrill、ApacheGiraph、ApacheHama、ApacheTez、ApacheAmbari。
ApacheMesos
代码托管地址：ApacheSVN
Mesos提供了高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark等。
Mesos是Apache孵化器中的一个开源项目，使用ZooKeeper实现容错复制，使用LinuxContainers来隔离任务，支持多种资源计划分配(内存和CPU)。提供Java、Python和C++APIs来开发新的并行应用程序，提供基于Web的用户界面来提查看集群状态。
第七、Phoenix
代码托管地址：GitHub
Phoenix是构建在ApacheHBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写，提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBasescan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBaseAPI、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。Phoenix完全托管在GitHub之上。
Phoenix值得关注的特性包括：1，嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API;2，可以通过多个行键或是键/值单元对列进行建模;3，DDL支持;4，版本化的模式仓库;5，DML支持;5，通过客户端的批处理实现的有限的事务支持;6，紧跟ANSISQL标准。
第八、ApacheAccumulo
代码托管地址：ApacheSVN
ApacheAccumulo是一个可靠的、可伸缩的、高性能、排序分布式的键值存储解决方案，基于单元访问控制以及可定制的服务器端处理。使用GoogleBigTable设计思路，基于ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift构建。Accumulo最早由NSA开发，后被捐献给了Apache基金会。
对比GoogleBigTable，Accumulo主要提升在基于单元的访问及服务器端的编程机制，后一处修改让Accumulo可以在数据处理过程中任意点修改键值对。
第九、ApacheDrill
代码托管地址：GitHub
本质上，ApacheDrill是GoogleDremel的开源实现，本质是一个分布式的mpp查询层，支持SQL及一些用于NoSQL和Hadoop数据存储系统上的语言，将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。当下Drill还只能算上一个框架，只包含了Drill愿景中的初始功能。
Drill的目的在于支持更广泛的数据源、数据格式及查询语言，可以通过对PB字节数据的快速扫描(大约几秒内)完成相关分析，将是一个专为互动分析大型数据集的分布式系统。
第十、ApacheAmbari
代码托管地址：ApacheSVN
ApacheAmbari是一个供应、管理和监视ApacheHadoop集群的开源框架，它提供一个直观的操作工具和一个健壮的HadoopAPI,可以隐藏复杂的Hadoop操作，使集群操作大大简化，首个版本发布于2012年6月。
ApacheAmbari现在是一个Apache的顶级项目，早在2011年8月，Hortonworks引进Ambari作为ApacheIncubator项目，制定了Hadoop集群极致简单管理的愿景。在两年多的开发社区显着成长，从一个小团队，成长为Hortonworks各种组织的贡献者。Ambari用户群一直在稳步增长，许多机构依靠Ambari在其大型数据中心大规模部署和管理Hadoop集群。
目前ApacheAmbari支持的Hadoop组件包括：HDFS、MapReduce、Hive、HCatalog、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig及Sqoop。
第十一、、ApacheHama
代码托管地址：GitHub
ApacheHama是一个建立在Hadoop上基于BSP(BulkSynchronousParallel)的计算框架，模仿了Google的Pregel。用来处理大规模的科学计算，特别是矩阵和图计算。集群环境中的系统架构由BSPMaster/GroomServer(ComputationEngine)、Zookeeper(DistributedLocking)、HDFS/HBase(StorageSystems)这3大块组成。
第十二、ApacheTez
代码托管地址：GitHub
ApacheTez是基于HadoopYarn之上的DAG(有向无环图，DirectedAcyclicGraph)计算框架。它把Map/Reduce过程拆分成若干个子过程，同时可以把多个Map/Reduce任务组合成一个较大的DAG任务，减少了Map/Reduce之间的文件存储。同时合理组合其子过程，减少任务的运行时间。由Hortonworks开发并提供主要支持。
第十三、ApacheGiraph
代码托管地址：GitHub
ApacheGiraph是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统，灵感来自BSP(bulksynchronousparallel)和Google的Pregel，与它们区别于则是是开源、基于Hadoop的架构等。
Giraph处理平台适用于运行大规模的逻辑计算，比如页面排行、共享链接、基于个性化排行等。Giraph专注于社交图计算，被Facebook作为其OpenGraph工具的核心，几分钟内处理数万亿次用户及其行为之间的连接。
做大数据分析系统Hadoop需要用哪些工具？我们为什么要做大数据分析？用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各种基于Hadoop的工具应运而生，本次为大家分享Hadoop生态系统中最常用的13个开源工具，其中包括资源调度、流计算及各种业务针对应用场景。
研究在多种访问终端和多种网络类型的场景下，用户数据实时、高效采集的方法，在此基础上设计和实现实时、有序和健壮的用户数据采集系统
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hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库。因此，在很多情况下，io.file.buffer.size都被用来设置缓存的大小。不论是对硬盘或者是网络操作来讲，较大的缓存都可以提供更高的数据传输
Hadoop元数据合并异常及解决方法
MapReduce和Spark对外提供了上百个配置参数，用户可以为作业定制这些参数以更快，更稳定的运行应用程序。本文梳理了最常用的一些MapReduce和Spark配置参数。
我们在接触Hadoop的时候，第一个列子一般是运行Wordcount程序，在Spark我们可以用Java代码写一个Wordcount程序并部署在Yarn上运行。
Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapReduce， Shuffle是必须要了解的。我看过很多相关的资料，但每次看完都云里雾里的绕着，
在前篇文章中我介绍了Spark on YARN集群模式(yarn-cluster)作业从提交到运行整个过程的情况(详情见《Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析》)
Spark目前被越来越多的企业使用，和Hadoop一样，Spark也是以作业的形式向集群提交任务，那么在内部实现Spark和Hadoop作业模型都一样吗?答案是不对的
Hadoop 2.5.2《Apache Hadoop 2.5.2发布：YARN新增部分功能》才刚刚发布不久，Hadoop 2.6.0就发布了
初学者运行MapReduce作业时，经常会遇到各种错误，由于缺乏经验，往往不知所云，一般直接将终端打印的错误贴到搜索引擎上查找，以借鉴前人的经验。然而，对于hadoop而言，当遇到错误时，第一时间应是查看日志
随着BIG DATA大数据概念逐渐升温，如何搭建一个能够采集海量数据的架构体系摆在大家眼前。如何能够做到所见即所得的无阻拦式采集、如何快速把不规则页面结构化并存储、如何满足越来越多的数据采集还要在有限时间内采集
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