大数据开发新手学习指南(经典)
怎样进行大数据的入门级学习
怎样进行大数据的入门级学习
大数据时代，成为一名合格优秀的数据分析师应该是好多人的梦想。
不过万丈高楼平地起啊，想成为一名称职的数据师，扎实坚硬的基础是少不了的。
所以学习的初步，必须不能过于心急气躁，一定要沉得住气，一步一个脚印，终究会达成目标的。
下面就来和大家讲讲怎样进行大数据的入门级学习，希望能给未来大数据分析师的你带来一些帮助。
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。
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但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：1. data pre-processing;(数据预处理）2. data interpretation；（数据解读）3.data modeling and analysis.（数据建模与分析）这也就是我们做数据工作的三个大步骤：1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模。
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大数据如何入门
大数据如何入门大数据作为当今信息技术领域最热门的话题之一，已经渗透到各行各业，成为推动社会进步和商业创新的重要力量。
对于想要入门大数据的人来说，了解其基本概念、技术栈、应用场景以及学习路径是至关重要的。
本文将为你提供一份全面的大数据入门指南。
首先，我们需要明确大数据的定义。
大数据指的是数据量巨大、类型多样、处理速度快、价值密度低的数据集合。
它不仅仅是数据量的增加，更重要的是通过分析这些数据，能够发现有价值的信息和知识，从而为企业决策提供支持。
接下来，我们来探讨大数据的关键技术。
大数据技术主要包括以下几个方面：1. 数据采集：这是大数据流程的第一步，涉及到从各种数据源中收集数据，如社交媒体、传感器、交易记录等。
2. 数据存储：大数据的存储需要能够处理海量数据的系统，如分布式文件系统HDFS、NoSQL数据库等。
3. 数据处理：大数据的处理涉及到数据清洗、转换、分析等，常用的技术有MapReduce、Spark等。
4. 数据分析：这是大数据的核心，通过统计分析、机器学习等方法，从数据中提取有价值的信息。
5. 数据可视化：将分析结果以图形、图表等形式展示出来，帮助用户更直观地理解数据。
在了解了大数据的技术栈之后，我们还需要知道大数据的应用场景。
大数据在金融、医疗、教育、交通、政府等多个领域都有广泛的应用。
例如，在金融领域，可以通过分析用户的消费行为来预测信用风险；在医疗领域，可以通过分析患者的医疗记录来提供个性化的治疗方案。
那么，如何开始学习大数据呢？以下是一些建议的学习路径：1. 学习基础编程语言：Python、Java、Scala等是大数据领域常用的编程语言，掌握它们是入门的第一步。
2. 了解大数据相关框架：学习Hadoop、Spark、Hive等大数据框架，了解它们的工作原理和使用场景。
3. 学习数据库知识：掌握SQL、NoSQL数据库的基础知识，了解如何进行数据存储和查询。
4. 学习数据挖掘和机器学习：这些是数据分析的重要工具，可以帮助你从数据中发现规律和趋势。
大数据分析入门指南,从理论到实战掌握大数据分析
大数据分析入门指南，从理论到实战掌握大数据分析大数据分析入门指南：从理论到实战掌握大数据分析随着数字化时代的到来，海量的数据已经成为我们生活中不可缺少的一部分。
例如每天通过社交媒体产生的数据，以及各类传感器搜集到的物联网数据等等，数据的体量已经实至名归的成为大数据。
而对于大数据的处理和分析已经成为了企业决策、科研、金融等各行各业的核心竞争力。
本篇文章将会总结大数据分析的全面指南，帮助初学者从理论到实战掌握大数据分析的技能，让我们一起探讨大数据分析的奥秘。
一.理论基础1.1 数据统计大数据分析首先要解决的问题便是如何处理这规模庞大、形式多样的数据。
而要想对数据进行处理就必须有数据统计学的基础。
数据统计是现代数学的一部分，它是一种研究如何收集、处理、分析和解释数据的技术。
通过统计学，我们可以了解到数据的分布情况、趋势、异常值等等，在这个基础上做好数据预处理。
1.2 数据挖掘随着数据量的不断增加，仅仅是对数据进行简单的统计已经不能满足我们对数据的需求。
因此，数据挖掘在大数据时代下成为了一项重要任务。
数据挖掘是将传统的统计分析方法、人工智能、机器学习等技术应用到数据中提取隐藏在数据背后的“信息黄金”。
借助于数据挖掘算法，我们可以根据数据做出精准的预测、分类、回归等操作，并且数据挖掘的结果具有一定的指导意义，可以对决策带来诸多的益处。
1.3 大数据存储大数据分析的重要基础便是数据存储。
随着数据量的增加，传统的文件存储已经无法胜任这项任务。
因此，大数据存储技术得以应用。
大数据存储技术是指在大数据分析中，为了应对数据量大、数据类型复杂等特点，针对不同的数据类型采用不同的存储方式。
例如，针对网络数据的存储可以采用Hadoop，针对关系型数据库则可以采用NoSQL等技术。
二.实践操作2.1 常用的大数据分析工具目前常用的大数据分析工具有很多，下面介绍几个比较常用的大数据分析工具。
a) HadoopHadoop是目前使用率最高的大数据分析平台之一。
大数据技术入门
大数据技术入门在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织管理决策的重要基础。
然而，处理庞大的数据集并提取有用的信息是一项复杂且具有挑战性的任务。
为了应对这个任务，大数据技术应运而生。
本文将介绍大数据技术的基本概念、应用领域以及入门指南。
一、大数据技术概述大数据技术是一种处理和分析超大规模数据集的技术。
它包括数据收集、存储、处理和分析等环节。
与传统的数据处理技术相比，大数据技术具有高效、灵活和可扩展性强的特点。
它可以帮助企业和组织发现隐藏的模式和趋势，从而做出更准确的决策。
二、大数据技术应用领域大数据技术已经广泛应用于各个领域，包括商业、金融、医疗、交通等。
在商业领域，大数据技术可以帮助企业分析市场需求、预测销售趋势以及优化供应链。
在金融领域，大数据技术可以用于风险管理、欺诈检测和交易分析等。
在医疗领域，大数据技术可以用于疾病诊断、药物研发以及健康监测等。
在交通领域，大数据技术可以用于交通流量优化、智能交通管理以及车辆导航等。
三、大数据技术入门指南1. 学习数据处理基础知识：大数据技术离不开对数据的处理和分析，因此了解数据处理基础知识是入门的第一步。
你可以学习数据类型、数据结构、数据清洗等相关知识。
2. 掌握编程语言和工具：大数据技术常用的编程语言包括Python、Java和R等，你可以选择其中一门语言作为入门的工具。
此外，掌握大数据处理工具如Hadoop、Spark等也是非常重要的。
3. 学习数据存储和管理技术：大数据处理需要大规模的数据存储和管理，因此了解数据存储和管理技术是必要的。
你可以学习分布式文件系统如HDFS以及NoSQL数据库如MongoDB等。
4. 深入理解数据分析方法：掌握数据分析方法是大数据技术的核心。
你可以学习统计学、机器学习、数据挖掘等相关领域的知识，以便能够运用这些方法来解决实际的问题。
5. 实践项目：通过实践项目来巩固和应用所学的知识。
你可以选择参加开源项目、实习或者自己构建一个小项目来锻炼自己的技能。
初学者大数据开发需要怎么学？零基础大数据培训
初学者大数据开发需要怎么学？零基础大数据培训新如何学习大数据技术？大数据怎么入门？怎么做大数据分析？数据科学需要学习那些技术？大数据的应用前景等等问题，已成为热门大数据领域热门问题，以下是对新手如何学习大数据技术问题的解答！大数据开发学习可以按照以下内容进行学习：第一阶段：JavaSE+MySql+Linux学习内容：Java 语言入门→ OOP 编程→ Java 常用Api、集合→IO/NIO → Java 实用技术→ Mysql 数据库→阶段项目实战→ Linux 基础→ shell 编程学习目标：学习java语言，掌握java程序编写、面向对象程序开发，掌握MySql体系结构及核心编程技术，打好 Linux 基础，为后续学习提供良好的语言基础。
第二阶段：Hadoop 与生态系统学习内容：Hadoop →MapReduce →Avro →Hive →HBase →Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig学习目标：掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等第三阶段：Storm 与Spark 及其生态圈学习内容：Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark 机器学习学习目标：让大家拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示，所有工作一个人搞定！并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。
第四阶段：其他学习内容：Mahout 机器学习→ R 语言→ Python学习目标：机器学习领域经典算法的实现，熟练使用 R语法和统计思维，可以基于具体问题建立数学模型，掌握python技术与数据分析，将数据结果以可视化的直观方式展示给目标用户。
第五阶段：项目实战、技术综合运用学习内容：某手机公司bug 系统→传统广告怎么用大数据→类互联网电商网站→网站日志收集清洗系统→网站流量统计分析系统学习目标：具备企业级大型完整项目开发能力，综合运用大数据分析知识，完成数据分析、收集、展示的完整流程。
自学大数据的方法和步骤
自学大数据的方法和步骤
如今大数据应用越来越广，对于大数据技术人才的需求越来越大，很多人想转行学习大数据，并想通过自学进入大数据行业，那么，大数据技术怎么自学?大数据开发如何自学?
对于想学习大数据人员可分为以下三种；
第一类：零基础学员，对大数据行业和技术一无所知;
第二类：有一定的编程基础，对大数据行业略知一二，无发真正应该用;
第三类：有工作经验的工程师，对大数据行业了解，想转行大数据开发。
在搞清楚了自身的状况之外，我们要针对不同阶段、不同基础的同学制定不同的学习方案。
对于零基础想要自学大数据，不是说不可能，但是很多以失败告终，客观原因：学习环境不好;主观原因：基础不好，看不懂，学不会，枯燥无味直接放弃。
对于零基础想要学习的大数据的同学，最好的方案是：先关注一些大数据领域的动态，让自己融入大数据这样一个大的环境中。
然后找一些编程语言的资料(大数据的基础必备技能)和大数据入门的视频和书籍，基本的技术知识还是要了解的。
在学习了一段时间之后，如果觉得自己还能应付的来，就继续寻找大数据基础视频和书籍，一步一个脚印的来;如果觉得觉得自己入门都很难，要么放弃，要么舍得为自己投资一把，去选择一家靠谱的培训机构，比如老男孩教育。
大数据分析技术初学者指南
大数据分析技术初学者指南在当今数字化时代，大数据分析已成为企业和组织促进增长和创新的重要工具。
随着各种各样的数据不断涌现，掌握大数据分析技术已经变得至关重要。
本文将为初学者提供一份大数据分析技术的指南，帮助他们从基础知识到实际应用的学习过程。
第一步：了解大数据首先，初学者应该了解大数据的概念和特点。
大数据是指规模大、速度快、种类多样的数据集合。
它通常通过使用各种不同的数据源（包括社交媒体、传感器、日志文件等）来生成。
初学者需了解大数据背后的技术和工具，如数据挖掘、机器学习和人工智能等，这些都是实现大数据分析的核心手段。
第二步：学习数据收集和清洗大数据分析的第一步是数据收集和清洗。
初学者应该学习如何收集和整理大数据，以便进行后续的分析。
在数据收集方面，了解网络爬虫和数据抓取等技术是必不可少的。
此外，初学者还应该学习如何清洗数据，去除重复项、缺失值和异常数据等错误，以确保数据的质量和准确性。
第三步：掌握数据存储和管理一旦数据收集和清洗完成，接下来的步骤就是数据存储和管理。
初学者应该学习各种不同的数据存储和处理技术，如关系数据库、NoSQL数据库和数据仓库等。
了解这些技术的优势和应用场景，能够帮助初学者更有效地组织和管理大数据。
第四步：学习数据分析技术在掌握了数据收集和存储的基础知识之后，初学者应该开始学习各种数据分析技术。
其中包括统计分析、数据挖掘、机器学习和人工智能等方法。
初学者可以从学习常用的数据分析算法开始，并逐渐深入研究更复杂的模型和技术。
同时，也要学习数据可视化技术，以便将分析结果以直观的方式呈现出来。
第五步：实践和应用学习大数据分析技术并不仅仅停留在理论层面，初学者需要通过实践来巩固所学知识。
可以通过参加各种数据分析竞赛、完成实际的项目或者找到相关实习机会来锻炼自己的实际操作能力。
同时，将所学应用于实际问题中，帮助企业和组织解决现实中的挑战，将是一个很好的实践方式。
第六步：跟上技术发展大数据分析技术发展迅猛，新的技术和工具不断涌现。
大数据分析入门教程
大数据分析入门教程欢迎来到大数据分析入门教程！在当今信息时代，数据无处不在，而大数据分析正是利用这些海量数据来获取有用的信息和洞察力。
随着互联网和智能设备的不断发展，大数据分析已经成为各个行业中不可或缺的工具。
本教程将带你从零开始，从理论到实践，逐步引导你掌握大数据分析的基本原理、技术和应用。
第一章：认识大数据在开始学习大数据分析之前，首先需要了解大数据的基本概念和特征。
大数据指的是那些规模巨大、类型多样、变化速度快并且难以处理的数据集合。
大数据的特征可以用“4V”来描述：1.Volume（数据量）：大数据通常以TB、PB甚至EB为单位进行计量。
2.Velocity（速度）：数据的产生速度非常快，要求实时或近实时地进行分析和处理。
3.Variety（多样性）：数据来源多样，包括结构化数据（如数据库中的表格）、非结构化数据（如文本、图像、视频等）以及半结构化数据（如日志文件）。
4.Veracity（真实性）：大数据中存在大量的不准确、不完整、不一致的数据，需要进行清洗和校验。
第二章：大数据分析的基本步骤了解了大数据的基本特征后，我们来看看大数据分析的基本步骤。
一般来说，大数据分析可以分为以下几个步骤：步骤1：问题定义首先，需要明确你要解决的问题或达到的目标。
大数据分析的目的是通过挖掘数据中的信息，对问题做出回答或提供决策支持。
因此，在开始分析之前，需要明确问题的范围和目标。
步骤2：数据采集与清洗在分析之前，需要收集相关的数据。
数据可以来自各种来源，如传感器、社交媒体、互联网等。
然而，采集到的数据往往存在各种问题，比如格式不一致、存在缺失值、存在异常值等。
因此，在进行分析之前，需要对数据进行清洗，确保数据的质量和可用性。
步骤3：数据存储与管理大数据分析需要处理海量的数据，因此良好的数据存储和管理是非常重要的。
常见的数据存储和管理技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
根据实际需求和数据规模，选择合适的数据存储和管理方案。
大数据分析技术的入门指南
大数据分析技术的入门指南在当今数字化时代，大数据分析成为各行各业不可或缺的重要技术。
大数据分析技术能够帮助企业解析庞大的数据集，从中发现潜在的商业机会和市场趋势。
无论您是初学者还是已有一定经验，在掌握大数据分析技术的入门指南方面，本文将为您提供一些基础知识和关键步骤。
1. 了解大数据分析的基本概念大数据分析是通过应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术，对大规模数据集进行分析和解读，从中提取有价值的信息。
它可以帮助企业做出更明智的决策，提高效率和竞争力。
2. 学习基本的数据处理技能在开始大数据分析之前，您需要具备基本的数据处理技能。
这包括数据清洗、整理和转化等。
数据清洗是指清除数据中的错误、缺失和重复项，使其符合分析需求。
数据整理是将数据按照特定的格式和结构进行组织，以便后续的分析。
数据转化是将数据从不同的源和格式转换为适用于分析的形式。
3. 掌握常用的统计分析方法统计分析是大数据分析的基础。
了解常用的统计分析方法，如描述性统计、假设检验、回归分析等，将有助于您对数据进行深入分析。
描述性统计用于描述数据的基本特征，如平均值、标准差等。
假设检验能够帮助您验证某个假设是否成立。
回归分析则可以探索变量之间的关系。
4. 学习常见的机器学习算法机器学习是大数据分析中的重要组成部分。
学习常见的机器学习算法，如决策树、支持向量机、聚类分析等，将使您能够利用数据中的模式和趋势进行预测和分类。
决策树用于根据已有的数据建立决策模型。
支持向量机则是一种用于分类和回归分析的机器学习方法。
聚类分析用于将数据分为不同的组或簇。
5. 学习数据可视化技术数据可视化是将大数据转化为易于理解和分析的可视形式。
学习使用常见的数据可视化工具和技术，如条形图、折线图、散点图等，将使您能够更好地展示和解释数据。
数据可视化不仅可以提高大数据分析的效果，还可以帮助您向他人传达分析结果。
6. 了解云计算和分布式计算大数据分析通常需要处理海量的数据。
如何自学大数据
如何自学大数据大数据已经成为当今信息技术领域的一个重要分支，它涉及到海量数据的收集、存储、处理和分析。
自学大数据不仅可以提升个人技能，还能为未来的职业发展打下坚实的基础。
以下是一些步骤和建议，帮助你高效自学大数据：1. 理解大数据的基本概念：首先，你需要了解大数据的基本概念，包括数据科学、机器学习、云计算等。
这些概念是大数据领域的核心，理解它们将帮助你构建一个坚实的知识基础。
2. 学习编程语言：掌握至少一种编程语言对于自学大数据至关重要。
Python和Java是大数据领域常用的两种编程语言。
Python因其简洁易学和丰富的库支持而广受欢迎，而Java则因其在企业级应用中的广泛应用而备受青睐。
3. 熟悉大数据工具和框架：大数据领域有许多工具和框架，如Hadoop、Spark、Hive和Pig等。
这些工具和框架可以帮助你处理和分析大规模数据集。
学习如何使用这些工具是自学大数据的关键步骤。
4. 实践项目经验：理论知识需要通过实践来巩固。
尝试参与一些实际的大数据项目，或者自己构建一些小型项目，这将帮助你理解大数据的实际应用，并提升你的技能。
5. 学习统计学和数据挖掘：统计学是数据分析的基础，而数据挖掘则是从大量数据中提取有价值信息的过程。
学习这些领域的知识将帮助你更好地理解和分析大数据。
6. 掌握数据库知识：数据库是存储和管理数据的重要工具。
学习SQL和NoSQL数据库，如MySQL、MongoDB等，将帮助你更有效地处理和查询数据。
7. 关注行业动态：大数据是一个快速发展的领域，新的技术和工具不断涌现。
关注行业动态，阅读相关的博客、文章和研究报告，可以帮助你保持知识的更新。
8. 参加在线课程和研讨会：有许多在线平台提供大数据相关的课程和研讨会，如Coursera、edX、Udacity等。
这些资源可以帮助你系统地学习大数据知识。
9. 加入社区和论坛：加入大数据相关的社区和论坛，如Stack Overflow、GitHub、Reddit等，可以让你与其他学习者和专家交流，获取宝贵的经验和建议。
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上市公司，官网：大数据开发初学者该如何学习导读：第一章：初识Hadoop第二章：更高效的WordCount第三章：把别处的数据搞到Hadoop上第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去第五章：快一点吧，我的SQL第六章：一夫多妻制第七章：越来越多的分析任务第八章：我的数据要实时第九章：我的数据要对外第十章：牛逼高大上的机器学习经常有初学者会问，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高……首先，如果你确定了想往这个方面发展，先考虑自己的过去从业经历、专业、兴趣是什么。
计算机专业——操作系统、硬件、网络、服务器？软件专业——软件开发、编程、写代码？还是数学、统计学专业——对数据和数字特别感兴趣？其实这就是想告诉你大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。
先扯一下大数据的4V特征：∙数据量大，TB->PB∙数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；上市公司，官网：∙商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来；∙处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。
现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS离线计算：Hadoop MapReduce、Spark流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、HeronK-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB资源管理：YARN、Mesos日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid分布式协调服务：Zookeeper集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib数据同步：Sqoop任务调度：Oozie1.1 学会百度与Google上市公司，官网： 不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。
Google首选，翻不过去的，就用百度吧。
1.2 参考资料首选官方文档特别是对于入门来说，官方文档永远是首选文档。
相信搞这块的大多是文化人，英文凑合就行，实在看不下去的，请参考第一步。
1.3 先让Hadoop跑起来Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。
关于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么：∙Hadoop 1.0、Hadoop 2.0∙MapReduce、HDFS∙NameNode、DataNode∙JobTracker、T askTracker∙Yarn、ResourceManager、NodeManager自己搭建Hadoop，请使用第一步和第二步，能让它跑起来就行。
建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。
另外：Hadoop1.0知道它就行了，现在都用Hadoop 2.0.1.4 尝试使用Hadoop∙HDFS目录操作命令；∙上传、下载文件命令；∙提交运行MapReduce示例程序；∙打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。
∙知道Hadoop的系统日志在哪里。
上市公司，官网：1.5了解它们的原理MapReduce：如何分而治之；HDFS：数据到底在哪里，什么是副本；Yarn到底是什么，它能干什么；NameNode到底在干些什么；ResourceManager到底在干些什么；1.6 自己写一个MapReduce程序仿照WordCount例子，自己写一个（照抄也行）WordCount程序，打包并提交到Hadoop运行。
不会Java的话，Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。
如果能认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。
2.1 学点SQL吧如果不懂数据库的童鞋先学习使用SQL句。
2.2 SQL版WordCount在1.6中，你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？如果用SQL的话：SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，SQL一句就搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。
不论上市公司，官网：是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。
2.3 安装配置HiveHive算是数据仓库工具，安装不难，网上有很多教程，配置完成后，可以正常进入Hive命令行。
2.4 试试使用Hive尝试在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。
在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。
看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。
明明写的是SQL，为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务？2.5 学会Hive的基本命令创建、删除表；加载数据到表；下载Hive表的数据；并学习更多关于Hive的语法和命令。
以上如果按照第一章和第二章的流程认真完整的走了一遍后，应该已经具备以下技能和知识点：0和Hadoop2.0的区别MapReduce的原理（还是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G 大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数）；HDFS读写数据的流程；向HDFS中PUT数据；从HDFS中下载数据；自己会写简单的MapReduce程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志；会写简单的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL语句；Hive SQL转换成MapReduce的大致流程；Hive中常见的语句：创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地；上市公司，官网：从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行。
此时，你的认知中“大数据平台”是这样的：那么问题来了，海量数据如何到HDFS上呢？此处也可以叫做数据采集，把各个数据源的数据采集到Hadoop上。
3.1 HDFS PUT命令put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。
建议需熟练掌握。
3.2 HDFS APIHDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API。
实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS，通常都是使用其他框架封装好的方法。
比如：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。
可以尝试了解原理，试着写几个Demo。
3.3 Sqoop上市公司，官网： Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库Oracle/MySQL/SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。
就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样，Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。
自己下载和配置Sqoop（建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂）。
了解Sqoop常用的配置参数和方法。
使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS；使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表；PS：如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可。
3.4 FlumeFlume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，因为“采集和传输框架”，所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。
Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到HDFS上。
因此，如果你的业务有这些数据源的数据，并且需要实时的采集，那么就应该考虑使用Flume。
下载和配置Flume。
使用Flume监控一个不断追加数据的文件，并将数据传输到HDFS；PS：Flume的配置和使用较为复杂，如果你没有足够的兴趣和耐心，可以先跳过Flume。
3.5 阿里开源的DataX之所以介绍这个，是因为以前某公司客户目前使用的Hadoop与关系型数据库数据交换的工具，就是之前基于DataX开发的，个人感觉非常好用。
现在DataX已经是3.0版本，支持很多数据源。
你也可以在其之上做二次开发。
PS：有兴趣的可以研究和使用一下，对比一下它与Sqoop。
上市公司，官网：至此，你的“大数据平台”应该是这样的：前面介绍了如何把数据源的数据采集到Hadoop上，数据到Hadoop上之后，便可以使用Hive和MapReduce进行分析了。
那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？其实此处的方法和第三章基本一致的。
4.1 HDFS GET命令把HDFS上的文件GET到本地。
需要熟练掌握。
4.2 HDFS API原理同3.2.4.3 Sqoop原理同3.3。
使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL；使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL；4.4 DataX原理同3.4上市公司，官网： 此时，“你的大数据平台”应该是这样的：走完第三章和第四章的流程，那么你应该已经具备以下技能和知识点：∙知道如何把已有的数据采集到HDFS上，包括离线采集和实时采集；∙知道sqoop（或者还有DataX）是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具；∙知道flume可以用作实时的日志采集；至此，对于大数据平台，应该已经掌握如何搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapReduce来分析数据，把分析结果同步到其他数据源。
接下来的问题就是，Hive使用的越来越多，你会发现很多不愉快的地方，特别是速度慢，大多情况下，明明我的数据量很小，它都要申请资源，启动MapReduce来执行。
其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎，实在是有点慢。