大数据电脑系统开发流程-大数据电脑系统开发流程
1.大数据云计算学习完可以从事什么工作?
2.大数据开发是做什么的?
3.大数据应用工程师就是学习电脑编程的吗?
4.大数据要学哪些课程?
5.数据科学与大数据技术专业需要怎样的电脑配置?
6.如何创建一个大数据平台
大数据云计算学习完可以从事什么工作?
随着云时代的发展,大数据也吸引了越来越多的目光。云计算和大数据早已成为不可分割的一体,掌握了云计算和大数据也就掌握了大数据常见的实时以及离线开发框架,具备架构设计以及开发能力,能够胜任 hadoop开发工程师,spark开发工程师,flink开发工程师等岗位。
下面是各个阶段适应的岗位:
阶段一:
基础知识(linux操作基础、shell编程、hadoop集群环境准备、zookeeper集群、网络编程)、JVM优化(JVM运行参数、JVM内存模型、jmap命令的使用、jstack命令的使用、VisualVM工具的使用、JVM垃圾回收算法、JVM垃圾收集器、Tomcat8优化、JVM字节码、代码优化)。完成以上初级阶段的学习,大家就能够完成中小型企业常见的自动化脚本。
阶段二 :
hadoop环境搭建2.0(hadoop源生集群搭建、CDH版本集群搭建)、hdfs(hdfs入门、hdfs深入)、mapreduce(mapreduce入门、mapreduce深入学习、mapreduce高级)、yarn、hive(hive安装、hive基本操作、hive高级用法、hive调优)、辅助系统工具(flume、azkaban调度、sqoop0)、IMPALA、HUE、OOZIE。学到这个阶段大家基本能够胜任离线相关工作,包括ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等岗位。
阶段三 :
kafka消息队列、storm编程(storm编程、strom实时看板案例、storm高级应用)。完成第三阶段的学习,大家能够胜任Storm实时计算相关工作,包括ETL工程师、大数据开发工程师、Storm流式计算工程师等岗位。
阶段四 :
项目开发(strom日志告警、strom路由器项目开发)。了解了strom项目开发,大家能够胜任流计算开发工作,流式计算工程师、大数据开发工程师等相关工作岗位。
阶段五 :
Scala编程(Scala基础语法、Scala中面向对象编程、Scala中的模式匹配、Scala中的actor介绍、Actor实战、Scala中的高阶函数、隐式转换和隐式参数、Akka编程实战)、Spark(Spark概述、Spark集群安装、Spark HA高可用部署、Spark程序、RDD概述 、创建RDD 、RDD常用的算子操作 、RDD的依赖关系、RDD的缓存机制 、DAG的生成 、spark检查点、Spark SQL概述 、DataFrame介绍以及与RDD对比 、DataFrame常用操作 、DataSet的介绍、以编程方式执行Spark SQL查询、Spark on Yarn介绍、sparkStreaming概述、Spark Streaming原理 、DStream相关操作、Dstream操作实战、sparkStreaming整合flume实战、sparkStreaming整合kafka实战)、Hbase(hbase简介、hbase部署、hbase基本操作、hbase的过滤器、hbase原理、hbase高阶)。完成第五阶段的学习,大家能够胜任Spark相关工作,包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师等等。
阶段六 :
用户画像(用户画像概述、用户画像建模、用户画像环境、用户画像开发、hive整合hbase、hbase集成phoenix、项目可视化)。完成大数据Spark项目实战能够胜任Spark相关工作,包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、数据分析师。
阶段七 :
Flink(Flink入门、Flink进阶、Flink电商项目)。完成Flink实时计算系统的学习,大家能够胜任Flink相关工作,包括ETL工程师、Flink工程师、大数据实时开发工程师等岗位。
阶段八 :
机器学习入门(机器学习概念、机器学习数学基础)、机器学习语言基础(Python语言、Python数据分析库实战、用户画像标签预测实战)、集成学习算法、构建人才流失模型、数据挖掘项目、推荐系统、CTR点击率预估实战。完成最后的学习能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作,包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师,填补人工智能领域人才急剧增长产生的缺口。
大数据开发是做什么的?
问题一:大数据能做什么用? baike.baidu/...laddin
大数据的作用在于通过对数据的分析,达成两种目的:
一了解事物的发展规律。
二预测事务的发展方向。
问题二:大数据开发人员到企业干些什么工作 大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面:
1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
问题三:大数据开发要懂大数据的哪些东西 大讲台大数据培训为你解答:首先大数据开发以Java为基础的,基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段:Python、Scala。大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。
问题四:大数据可以做什么 可以用几个关键词对大数据做一个界定。
首先,“规模大”,这种规模可以从两个维度来衡量,一是从时间序列累积大量的数据,二是在深度上更加细化的数据。
其次,“多样化”,可以是不同的数据格式,如文字、、视频等,可以是不同的数据类别,如人口数据,经济数据等,还可以有不同的数据来源,如互联网、传感器等。
第三,“动态化”。数据是不停地变化的,可以随着时间快速增加大量数据,也可以是在空间上不断移动变化的数据。
这三个关键词对大数据从形象上做了界定。
但还需要一个关键能力,就是“处理速度快”。如果这么大规模、多样化又动态变化的数据有了,但需要很长的时间去处理分析,那不叫大数据。从另一个角度,要实现这些数据快速处理,靠人工肯定是没办法实现的,因此,需要借助于机器实现。
最终,我们借助机器,通过对这些数据进行快速的处理分析,获取想要的信息或者应用的整套体系,才能称为大数据。
问题五:做大数据方向还是做互联网方向的开发好 计算机网络技术分,开发,维护,运营,产品经理。
至于移动互联网的方向好不好,我只能说,
未来的十年是移动互联网的十年。
问题六:什么是大数据,大数据可以做什么 大数据,指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** ,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据可以对;数据进行收集和存储,在这基础上,再进行分析和应用,形成我们的产品和服务,而产品和服务也会产生新的数据,这些新数据会循环进入我们的流程中。
当这整个循环体系成为一个智能化的体系,通过机器可以实现自动化,那也许就会成为一种新的模式,不管是商业的,或者是其他。
问题七:什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。
大数据平台是为了计算,现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。
问题八:大数据是什么意思,大数据概念怎么理解? 大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托?迈尔-舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
大 数据的采集。科学技术及互联网的发展,推动着大数据时代的来临,各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片,数据计量单位已从从Byte、KB、MB、 GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题,只是面对如此众多的数据,我们怎样才能找到 其内在规律。
大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测,或者用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术,因此,大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
互联网是个神奇的大网,大数据开发也是一种模式,你如果真想了解大数据,可以来这里,这个兽鸡的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。
大数据的应用
大数据应用在生活中可以帮助我们获取到有用的价值。
随着大数据的应用越来越广泛,应用的行业也越来越低,我们每日都可以看到大数据的一些新颖的应用,从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。许多组织或者个人都会受到大数据的剖析影响,但是大数据是怎样帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值极度高的大数据的应用,这些都是大数据在剖析应用上的关键领域:
1.理解客户、满足客户服务需求
大数据的应用现在在这领域是最广为人知的。重点是怎......>>
问题九:大数据可以从事什么岗位 和大数据相关的工作岗位越来越多了的。大数据研发,大数据运维,大数据工程师,大数据分析师等等等等。目前来看,整体的还不算是很多的,但是随着以后行业的越来越成熟,大数据的岗位也是会越来越多的。慢慢的期待的吧,所以现在学习大数据的人越来越多了。
问题十:数据开发工程师(大数据开发工程师) 有什么区别 相当于大数据是数据的哥哥,就是这个意思
大数据应用工程师就是学习电脑编程的吗?
大数据应用工程师是做大数据开发的,主要的工作是负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序,也属于程序员的范畴。
大数据需要学习的技术知识:
基础部分为java语言和linux操作系统;
大数据相关技术部分为hadoop、hive、hbase、oozie、flume、python、redis、kafka、scala、spark、ELK、flink等。
大数据要学哪些课程?
《大数据实训课程资料》百度网盘资源免费下载
链接: 提取码:zxcv
大数据实训课程资料|云计算与虚拟化课程资源|课程实验指导书综合版|机器学习与算法分析课程资源|Spark课程资源|Python课程资源|Hadoop技术课程资源|云计算课程资料.zip|微课.zip|算法建模与程序示例.zip|spark课程资源.zip|hadoop课程资源.zip|实验指导书|教学视频|教学PPT
数据科学与大数据技术专业需要怎样的电脑配置?
大数据专业的相关实验对于电脑的内存要求比较高,即使是对于内存要求比较低的实验性大数据平台,往往也需要至少8G的内存空间,而如果想有一个较为流畅的使用体验则需要更大的内存空间,所以内存一定要大一些,也可以说内存越大越好。
由于内存与其他设备有所不同,通常的笔记本电脑在内存的支持程度上并不会有太大的扩展空间,而且内存本身还存在代差且无法兼容,所以在选择笔记本电脑的时候,尽量一次把内存空间升级到最大,这样做既经济又实用。
除了内存之外,还应该注重一下显卡的配置,原因是目前大数据与人工智能的关系比较紧密,大数据专业的同学也难免会从事一些人工智能方面的开发,其中关于机器学习(深度学习)和自然语言处理方面的开发就比较常见,而人工智能的实验通常会采用GPU完成计算,所以应该配备一个稍微好一点的显卡。当然,相对于内存越大越好来说,显卡并不需要太高的配置,毕竟实验环境下,对于效率的要求并不算高。
相对于内存和显卡来说,大数据专业对于存储空间的要求并不算高,当然如果要想有更快的运行速度,应该选择固体硬盘,这样也会便于携带。同样,CPU的配置也没有太高的要求,主流的配置,甚至是稍微低一些的配置都是可以的。
对于大数据专业的学生来说,在选购电脑的时候还需要考虑屏幕的大小和电池的续航时间,屏幕尽量大一些,而续航时间则至少应该保障4个小时。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!
作为在暴风,金山云等公司大数据平台工作实践过的大数据架构师,来这个问题比较合适。
首先,作为适合学生和入门大数据的初学者,最方便的莫过于在自己本机能用“浓缩”的方式安装部署一个实验集群。至少需要安装namenode,如果做高可用实验,还需要又一个备份的standbynamenode,数据节点datanode也得部署上,还有yarn等需要的服务,要玩转大数据集群,至少8个以上的服务程序是需要同时运行在本地机上的。
具体的可看以下:
所以,建议机器配置中内存至少8G,条件好点16G最嘉。
至于硬盘,则是装完操作系统,还需要剩余50G磁盘空间来进行测试。所以建议120G磁盘及以上的最好。
CPU根据市面的标准配置就可以。
作为数据科学,学习的会涉及到机器学习和深度学习。深度学习可能会对gpu有需求,可以在购买的时候考虑下nvidea的显卡。
其次,在现在云平台普及的时代。可以用很便宜的价格租用云平台的算力或空间进行大数据,数据科学的计算,如果这样,对自己本地机的配置就完全可以大大简化了。只要市面上销售的笔记本,台式机随便购买就可以。因为工作主要在云上进行,对本机配置可以大大简化。谢谢大家的阅读。我作为一个具有10多年互联网,大数据的技术开发者。近十年工作,主要在暴风,金山云等公司从事大数据架构工作,涉及人工智能开发。有兴趣的同学可以关注微信公众号:python_dada来关注我的知识输出。
现在4k左右的电脑大部分都可以满足要求,cpu配置高,内存知识8G,固态硬盘。
如何创建一个大数据平台
所谓的大数据平台不是独立存在的,比如百度是依赖搜索引擎获得大数据并开展业务的,阿里是通过电子商务交易获得大数据并开展业务的,腾讯是通过社交获得大数据并开始业务的,所以说大数据平台不是独立存在的,重点是如何搜集和沉淀数据,如何分析数据并挖掘数据的价值。
我可能还不够资格回答这个问题,没有经历过一个公司大数据平台从无到有到复杂的过程。不过说说看法吧,也算是梳理一下想法找找喷。
这是个需求驱动的过程。
曾经听过spotify的分享,印象很深的是,他们分享说,他们的hadoop集群第一次故障是因为,机器放在靠窗的地方,太阳晒了当机了(笑)。从简单的没有机房放在自家窗前的集群到一直到现在复杂的数据平台,这是一个不断演进的过程。
对小公司来说,大概自己找一两台机器架个集群算算,也算是大数据平台了。在初创阶段,数据量会很小,不需要多大的规模。这时候组件选择也很随意,Hadoop一套,任务调度用脚本或者轻量的框架比如luigi之类的,数据分析可能hive还不如导入RMDB快。监控和部署也许都没时间整理,用脚本或者轻量的监控,大约是没有ganglia、nagios,puppet什么的。这个阶段也许算是技术积累,用传统手段还是真大数据平台都是两可的事情,但是为了今后的扩展性,这时候上Hadoop也许是不错的选择。
当进入高速发展期,也许扩容会跟不上计划,不少公司可能会迁移平台到云上,比如AWS阿里云什么的。小规模高速发展的平台,这种方式应该是经济实惠的,省了运维和管理的成本,扩容比较省心。要解决的是选择平台本身提供的服务,计算成本,打通数据出入的通道。整个数据平台本身如果走这条路,可能就已经基本成型了。走这条路的比较有名的应该是netflix。
也有一个阶段,你发现云服务的费用太高,虽然省了你很多事,但是花钱嗖嗖的。几个老板一合计,再玩下去下个月工资发布出来了。然后无奈之下公司开始往私有集群迁移。这时候你大概需要一群靠谱的运维,帮你监管机器,之前两三台机器登录上去看看状态换个磁盘什么的也许就不可能了,你面对的是成百上千台主机,有些关键服务必须保证稳定,有些是数据节点,磁盘三天两头损耗,网络可能被压得不堪重负。你需要一个靠谱的人设计网络布局,设计运维规范,架设监控,值班团队走起7*24小时随时准备出台。然后上面再有平台组真的大数据平台走起。
然后是选型,如果有技术实力,可以直接用社区的一整套,自己管起来,监控部署什么的自己走起。这个阶段部署监控和用户管理什么的都不可能像两三个节点那样人肉搞了,配置管理,部署管理都需要专门的平台和组件;定期Review用户的作业和使用情况,决定是否扩容,清理数据等等。否则等机器和业务进一步增加,团队可能会的很惨,疲于奔命,每天事故不断,进入恶性循环。
当然有金钱实力的大户可以找Cloudera,Hortonworks,国内可以找华为星环,会省不少事,适合非互联网土豪。当然互联网公司也有用这些东西的,比如Ebay。
接下去你可能需要一些重量的组件帮你做一些事情。
比如你的数据接入,之前可能找个定时脚本或者爬log发包找个服务器接收写入HDFS,现在可能不行了,这些大概没有高性能,没有异常保障,你需要更强壮的解决方案,比如Flume之类的。
你的业务不断壮大,老板需要看的报表越来越多,需要训练的数据也需要清洗,你就需要任务调度,比如oozie或者azkaban之类的,这些系统帮你管理关键任务的调度和监控。
数据分析人员的数据大概可能渐渐从RDBMS搬迁到集群了,因为传统数据库已经完全hold不住了,但他们不会写代码,所以你上马了Hive。然后很多用户用了Hive觉得太慢,你就又上马交互分析系统,比如Presto,Impala或者SparkSQL。
你的数据科学家需要写ML代码,他们跟你说你需要Mahout或者Spark MLLib,于是你也部署了这些。
至此可能数据平台已经是工程师的日常工作场所了,大多数业务都会迁移过来。这时候你可能面临很多不同的问题。
比如各个业务线数据各种数据表多的一塌糊涂,不管是你还是写数据的人大概都不知道数据从哪儿来,接下去到哪儿去。你就自己搞了一套元数据管理的系统。
你分析性能,发现你们的数据都是上百Column,各种复杂的Query,裸存的Text格式即便压缩了也还是慢的要,于是你主推用户都使用列存,Parquet,ORC之类的。
又或者你发现你们的ETL很长,中间生成好多临时数据,于是你下狠心把pipeline改写成Spark了。
再接下来也许你会想到花时间去维护一个门户,把这些零散的组件都整合到一起,提供统一的用户体验,比如一键就能把数据从数据库chua一下拉到HDFS导入Hive,也能一键就chua一下再搞回去;点几下就能设定一个定时任务,每天跑了给老板自动推送报表;或者点一下就能起一个Storm的topology;或者界面上写几个Query就能查询Hbase的数据。这时候你的数据平台算是成型了。
当然,磕磕碰碰免不了。每天你都有新的问题和挑战,否则你就要失业了不是?
你发现社区不断在解决你遇到过的问题,于是你们架构师每天分出很多时间去看社区的进展,有了什么新工具,有什么公司发布了什么项目解决了什么问题,兴许你就能用上。
上了这些乱七八糟的东西,你以为就安生了?Hadoop平台的一个大特点就是坑多。尤其是新做的功能新起的项目。对于平台组的人,老板如果知道这是天然坑多的平台,那他也许会很高兴,因为跟进社区,帮忙修bug,一起互动其实是很提升公司影响力的实情。当然如果老板不理解,你就自求多福吧,招几个老司机,出了问题能马上带路才是正道。当然团队的技术积累不能不跟上,因为数据平台还是乱世,三天不跟进你就不知道世界是什么样了。任何一个新技术,都是坑啊坑啊修啊修啊才完善的。如果是关键业务换技术,那需要小心再小心,技术主管也要有足够的积累,能够驾驭,知道收益和风险。
声明:本站所有文章资源内容,如无特殊说明或标注,均为采集网络资源。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系本站删除。