学Java大数据去哪？【金铭鼎吧】_百度贴吧
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学Java大数据去哪？
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保存至快速回贴零基础如何学习大数据，大数据学习路线是什么
在目前，当零基础学习前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢?只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。
有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoopyarn上面就可以了。
其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据，到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据，因为这是你的价值所在，让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了。
因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
后续提高：当然还是有很有可以提高的地方，比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了，网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。
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Java开发者想尝试转行大数据，学习方向推荐?
前言相信很多Java开发者都对大数据有一定的了解，随着大数据时代的到来，也有很多Java程序员想要转行大数据。大数据技术中大多数平台使用的都是Java语言，因此，对于大数据技术的学习来说，Java程序员已经占尽了先机。但是很多人对大数据该怎么学，学哪些内容和方向不是很了解，下面就给大家来详细讲一下。本文分三大方面详细的讲如何学大数据:大数据方向工作介绍大数据工程师的技能要求大数据学习路径一.大数据方向工作介绍大数据方向的工作目前分为三个主要方向:01.大数据工程师02.数据分析师03.大数据科学家04.其他(数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧)二.大数据工程师的技能要求附上两份比较权威的大数据工程师技能图总结如下:必须技能10条:Java高级(虚拟机、并发)、Linux基本操作、Hadoop(此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn )、HBase(JavaAPI操作+Phoenix)、Hive(Hql基本操作和原理理解)、Kafka、Storm、Scala需要、Python、Spark (Core+sparksql+Sparkstreaming)、一些小工具(Sqoop等)高阶技能6条:机器学习算法以及mahout库加MLlib、R语言、Lambda 架构、Kappa架构、Kylin、Aluxio三.学习路径相关学习书籍:Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》)、Hadoop、HBase(《HBase权威指南》)、Hive(《Hive开发指南》)、Scala(《快学Scala》)、Spark (《Spark 快速大数据分析》)其他对应技能需求，如果你觉得自己看书效率太慢，你可以看一些课程，跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定，相反的话就自己看书。我把最重要的事情(要学什么告诉你了)，剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了。大数据学习路线相关的博客
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小编发现问答专区中有很多人在问关于如何学习技术的问题，选择适合自己的技术方向，以及学习的线路图，可以参考的书籍资料等，小编把这些问题汇总一下，希望能给技术新人一些启示和帮助
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大数据学习路线相关资料
对于Java初学者来说，想学习Java教程，需要明白，基础打好才能学得更好，Java教程之学习Java的路线图的五个必经阶段，希望能对Java学习者有所帮助。
第一个阶段-java基础阶段
　　1.java语法
　　2.面向对象
　　3.常用的api
...va应用程序。）
之后是JAVA EE（java企业级标准开发），先学习Servlet（控制器）、JSP（在html中通过java输出值），然后再学习Struts、Hibernate、Spring等框架。
JAVA SE是JAVA EE的基础，Servl
1.php初级教程
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2.中级教程
中级的话开始接触php,就是php核心编程和数据库的交互
3.高级课程
这个主要就是框架的运用可网站的优化。按照这个路线图希望学完可以去找一份实习..
在此就向打算系统学习ASP.NET技术的初学者谈谈我的建议。
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第一步　掌握一门.NET面向对象语言，C＃或VB.NET。
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