大數(shù)據(jù)時(shí)代如何確定學(xué)習(xí)方向

想要在大數(shù)據(jù)時(shí)代下確定大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)方向,首先要確定大數(shù)據(jù)的工作崗位方向,在大數(shù)據(jù)的世界里面主要有三個(gè)方向,大數(shù)據(jù)開發(fā)師、大數(shù)據(jù)運(yùn)維師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師。知道了這三個(gè)方向那么我們就可以選擇其中的一個(gè)方向作為學(xué)習(xí)目標(biāo)選擇合適的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。

什么是大數(shù)據(jù)開發(fā)師?

圍繞大數(shù)據(jù)系平臺(tái)系統(tǒng)級(jí)的研發(fā)人員, 熟練Hadoop、Spark、Storm等主流大數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心框架。深入掌握如何編寫MapReduce的作業(yè)及作業(yè)流的管理完成對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算,并能夠使用Hadoop提供的通用算法, 熟練掌握Hadoop整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的組件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要組件,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)平臺(tái)監(jiān)控、輔助運(yùn)維系統(tǒng)的開發(fā)。
通過學(xué)習(xí)一系列面向開發(fā)者的Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)技術(shù),掌握設(shè)計(jì)開發(fā)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)或平臺(tái)的工具和技能,能夠從事分布式計(jì)算框架如Hadoop、Spark群集環(huán)境的部署、開發(fā)和管理工作,如性能改進(jìn)、功能擴(kuò)展、故障分析等。

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)

什么是大數(shù)據(jù)運(yùn)維師?

了解Hadoop、Spark、Storm等主流大數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心框架,熟悉Hadoop的核心組件:HDFS、MapReduce、Yarn;具備大數(shù)據(jù)集群環(huán)境的資源配置,如網(wǎng)絡(luò)要求、硬件配置、系統(tǒng)搭建。熟悉各種大數(shù)據(jù)平臺(tái)的部署方式,集群搭建,故障診斷、日常維護(hù)、性能優(yōu)化,同時(shí)負(fù)責(zé)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ),數(shù)據(jù)維護(hù)及優(yōu)化。熟練使用Flume、Sqoop等工具將外部數(shù)據(jù)加載進(jìn)入大數(shù)據(jù)平臺(tái),通過管理工具分配集群資源實(shí)現(xiàn)多用戶協(xié)同使用集群資源。通過靈活、易擴(kuò)展的Hadoop平臺(tái)轉(zhuǎn)變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫系統(tǒng)架構(gòu),從Hadoop部署實(shí)施到運(yùn)行全程的狀態(tài)監(jiān)控,保證大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用的安全性、快速響應(yīng)及擴(kuò)展能力!

什么是大數(shù)據(jù)架構(gòu)師?

圍繞大數(shù)據(jù)系平臺(tái)系統(tǒng)級(jí)的研發(fā)人員, 熟練Hadoop、Spark、Storm等主流大數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心框架。深入掌握如何編寫MapReduce的作業(yè)及作業(yè)流的管理完成對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算,并能夠使用Hadoop提供的通用算法, 熟練掌握Hadoop整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的組件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要組件,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)平臺(tái)監(jiān)控、輔助運(yùn)維系統(tǒng)的開發(fā)。
通過學(xué)習(xí)一系列面向開發(fā)者的Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)技術(shù),掌握設(shè)計(jì)開發(fā)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)或平臺(tái)的工具和技能,能夠從事分布式計(jì)算框架如Hadoop、Spark群集環(huán)境的部署、開發(fā)和管理工作,如性能改進(jìn)、功能擴(kuò)展、故障分析等。

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