大数据开发初学者应该学习哪些东西_光环大数据培训
学大数据要什么基础_西安光环大数据培训机构
学大数据要什么基础_西安光环大数据培训机构大数据，面对这么一个热门的行业不少人对大数据产生了浓厚的兴趣，其中不少人是之前并没有接触过计算机技术，对编程语言也不是很了解，可以说是0基础的那种，想去自学又觉得太难没有信心学好。
想去培训机构找专业老师学习的话，怕自己没有基础培训机构不收，对于真种问题真的很尴尬，那学大数据要什么基础？0基础学习大数据合适吗？大数据的理论知识学习一门课程，首先你对这门课程要有简单的了解，比如说要先学习这门课程的一些专业术语，学习一些入门的概念，知道这门课程是做什么的，主要学习的有那些知识。
学习大数据开发也是一样，你要知道什么是大数据，一般大数据主要运用在那些领域。
避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
计算机编程语言基础对于0基础的学员来说，开始入门可能不是那么容易，需要学习大量的理论知识，阅读枯燥的教材。
因为要掌握一门计算机编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。
大数据实战经验实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对相关知识加强记忆。
在以后的实际运用中，可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。
光环大数据大数据开发培发训机构拥有大量真实企业真实需求的实战项目供学员实战练习。
在项目实战的过程中学员会分组协作完成项目，老师则会教给学员非常实用的实战技巧。
学大数据要什么基础学大数据要什么基础？0基础的人可以去大数培训学校学习大数据开发吗？答案是可以的。
大数据学习并不是高深莫测的，虽然对于0基础学员来说不是那么简单，但是只要你认真学习，加上有专业老师的指导和针对性的训练，相信你也是可以完全掌握大数据的。
经过一段时间的基础学习之后，我们对编程语言也已经基本掌握了，接下来就可以进行大数据部分的课程学习了。
大数据技术都学什么科目
大数据技术都学什么科目在当今信息化社会，大数据技术已经成为各行各业的热门话题。
随着海量数据的产生和快速增长，对大数据技术人才的需求也与日俱增。
那么，大数据技术究竟包括学习哪些科目呢？一、数据科学基础大数据技术的学习首先需要打好数据科学基础。
这包括数据处理、数据分析、数据可视化等方面的知识。
在这一阶段，学生需要学习数据结构、算法设计、统计学等基础知识，以便更好地理解和处理大数据。
二、数据库技术数据库技术是大数据领域的基础，学习数据库管理系统、SQL语言、数据表设计、数据查询等知识是大数据技术的必备内容。
掌握数据库技术可以帮助处理和管理大规模数据。
三、数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习是大数据技术中的重要分支，学生需要学习数据挖掘算法、机器学习模型、模式识别等内容。
通过这些课程的学习，可以更好地发现数据背后的规律和趋势，从而提供更准确的预测和分析。
四、大数据技术工具学生需要学习大数据技术的相关工具和平台，如Hadoop、Spark、Hive等。
掌握这些工具可以帮助处理和分析大规模数据，并提高工作效率。
五、数据可视化数据可视化是将数据转化为可视化图形的过程，通过学习数据可视化技术，可以更直观地展示数据分析结果，帮助决策者更好地理解数据。
六、云计算和分布式计算在大数据时代，云计算和分布式计算技术也是大数据技术人才必备的技能。
学生需要学习云计算平台、分布式计算框架等知识，以便更好地应对大规模数据处理的需求。
总之，大数据技术学习涵盖了数据科学基础、数据库技术、数据挖掘与机器学习、大数据技术工具、数据可视化、云计算和分布式计算等科目。
通过系统的学习和实践，可以让学生掌握大数据技术，提高数据分析和应用能力，从而适应信息化社会的发展需要。
数据工程师该如何入门_光环大数据培训
数据工程师该如何入门_光环大数据培训1.什么是数据工程师数据工程师这个概念其实很模糊，不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大，感兴趣的可以看一下我前面的几篇文章。
在这里，我们大概聊一下一般意义上的数据工程师在工作中会做什么?集群运维：安装、测试、运维各种大数据组件数据开发：细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等数据系统开发：偏重Web系统开发，比如报表系统、推荐系统等这里面有很多内容其实是十分重合的，下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么，以及侧重点。
2.集群运维数据工程师，基本上是离不开集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有专门的运维帮你搞定，新组件的引入一般都要自己来动手的。
因此这就要求数据工程师了解各种大数据的组件。
由于要自己的安装各种开源的组件，就要求数据工程师要具备的能力：Linux。
要对Linux比较熟悉，能各种自己折腾着玩。
由于现在的大数据生态系统基本上是JVM系的，因此在语言上，就不要犹豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要学的很深，Scala就看情况了。
3.ETLETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。
这一块一方面体现在对一些组件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是编程语言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。
4.系统开发我们大部分的价值最后都会由系统来体现，比如报表系统和推荐系统。
因此就要求有一定的系统开发能力，最常用的就是JavaWeb这一套了，当然Python也是挺方便的。
需要注意的是，一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求，很多是临时和定制的需求，这种情况下，Sql就跑不掉了，老老实实学一下Sql很必要。
0x02如何入门前面提到了一些数据工程师会用到的技能树，如果希望了解更多，可以看一下《No.3漫谈数据开发工程师的技术广度》。
下面给一个入门的建议，完全个人意见。
大数据技术学什么
大数据技术学什么大数据技术是一个快速发展的领域，它涵盖了从数据收集、存储、处理、分析到可视化的一系列技术和工具。
学习大数据技术，主要可以围绕以下几个方面来展开：1. 数据科学基础数据科学是大数据技术的核心，它包括统计学、数据分析、数据挖掘等基础知识。
学习者需要掌握数据的收集、清洗、转换和分析的基本原理和方法。
2. 编程语言掌握至少一种编程语言对于大数据技术的学习至关重要。
常用的编程语言包括Python、Java、Scala和R。
这些语言在数据处理和分析中有着广泛的应用。
3. 数据库技术数据库是存储和管理数据的重要工具。
学习大数据技术需要了解关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra）的基本原理和操作。
4. 分布式计算大数据通常需要分布式计算框架来处理。
Hadoop和Spark是两个非常流行的分布式计算框架，它们能够处理大规模数据集，并支持复杂的数据处理任务。
5. 数据存储技术大数据的存储技术包括传统的文件系统和分布式文件系统（如HDFS）。
了解这些存储技术的原理和使用方法对于大数据的存储和访问至关重要。
6. 数据处理和分析工具除了编程语言和框架，还有许多专门的数据处理和分析工具，如Pandas、NumPy、Apache Hive、Apache Pig等。
这些工具可以帮助数据科学家更高效地进行数据处理和分析。
7. 数据可视化数据可视化是将数据以图形或图像的形式展示出来，使数据更易于理解和交流。
学习如何使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI、D3.js）对于大数据技术的应用同样重要。
8. 机器学习和人工智能机器学习和人工智能是大数据技术的重要组成部分。
学习这些技术可以帮助分析和预测数据模式，提高数据处理的智能性和自动化水平。
9. 大数据安全和隐私随着数据量的增加，数据安全和隐私保护变得越来越重要。
学习大数据安全和隐私保护的相关知识，如数据加密、访问控制和合规性要求，对于保护企业和个人数据至关重要。
大数据学习_光环大数据解决你大数据学习中的小困小惑_光环大数据培训
O 大数据学习_光环大数据解决你大数据学习中的小困小惑_光环大数据培训一、学习大数据需要什么基础？如果你指的是编程基础的话，据哥告诉你，光环大数据的大数据培训班从编程开始教起，零基础也能学。
但是，这里必须要说的是，大数据是一门专业性很强的学科，因此你还是需要一些基本的素养：比如，你是理工科出身，有高数、线代、统计方面的基础，因为大数据学习要用到这些知识，不管你在大学时学的怎样，至少要可以读懂计算过程。
其次，你可能在学习过程中会经常阅读英文文献，所以，你要有很好的英文水平，至少在读英文文献时不会觉得烦。
如果你觉得你的数学基础和英文基础还不错，那么，大数据行业欢迎你的加入！二、都说要学Hadoop，可是Spark也很牛，怎么办？相信想要学习大数据的学员对Hadoop都不陌生，但是通过进一步了解发现Spark也很牛，大有超越Hadoop地位的趋势。
那么，要学Hadoop还是要学Spark？其实这没什么可纠结的。
跑步当然比走路更快，但是还不会走，怎么可能会跑呢？毕竟Hadoop中的yarn和HDFS在Spark中也能用到，MapReduce 的思想和经典的设计在很多其他框架中也都会用到。
还有就是，虽然Spark在很多方面都超越了Hadoop，但是就目前国内的大数据行业来说，应用最广泛的还是Hadoop。
所以从以后的就业角度考虑，还是应该先学Hadoop，再学Spark。
光环大数据的大数据精修班，就安排有系统的Hadoop教学课程，并在Hadoop教学结束后，安排Spark的学习，让你打好大数据基础，又能掌握先进技术。
三、大数据需要学习什么内容？总体来说三大块内容：A.大数据系统基础理论在这一阶段，需要你充分掌握Hadoop，其中包括Hive，MapReduce，HDFS等。
还要学习Linux操作系统，MySQL数据库的应用于开发，数据结构的算法，Shell脚本编程等。
B.大数据系统开发核心这个阶段是第一阶段的进阶。
学习大数据_ Hadoop大数据工程师需要掌握什么知识_光环大数据培训
学习大数据_Hadoop大数据工程师需要掌握什么知识_光环大数据培训任何一个学习Hadoop大数据的学员都有一个成为Hadoop大数据工程师的职业梦想。
那么，Hadoop大数据工程师需要掌握什么知识？我们需要怎样安排我们的学习路线呢？让我们先来分析一下现阶段Hadoop大数据工程师都有着什么样的岗位职责。
·大数据平台的开发和维护工作；·数据的采集、清洗、整理工作；·大数据平台数据分析、用户行为分析等工作；·大数据平台的代码开发和优化；·负责数据接收和数据质量管理；·大型分布式云计算应用平台应用开发；·数据仓库建设及数据产品开发。
以上几点基本涵盖了Hadoop大数据工程师的全部职责。
不过一般的岗位没有这么多的岗位职责，可能只包含了以上工作中的几点。
那么，要完成以上工作内容，我们需要掌握什么知识呢？·首先是对数据库的了解，至少要熟悉Oracle、SQLServe、Mysql中的一种；·Hadoop、HIVE、Hbase等技术是最基本的知识掌握；·还要对Hadoop生态系统尽可能多的进行了解和熟悉，如Spark、Kafka、ZOOKEEPER、Storm等。
·Linux平台也是工作的基础工具。
同时还需要Hadoop大数据能够使用Shell、Python等语言进行开发工作。
·熟悉掌握Yarn、Mesos等资源管理技术，并对大数据平台的安全管理有一定的了解。
·最最重要的是，一定要有足够的项目经验，否则以上技能都可以视作是0。
光环大数据的大数据培训班，从事Hadoop大数据培训多年，比起其他培训机构，我们更专业，更尽责。
0基础即可入学、找到工作后再交学费，为每一个学员负责到底，Hadoop大数据工程师需要掌握什么知识？来光环大数据，系统掌握全套的Hadoop大数据工程师从业技能，为你的职业发展奠定坚实的基础！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
大数据培训都要学些什么
对于大数据领域，充满着神秘而传奇的色彩，学习大数据逐渐成为很多大学生的热门选择，那身为人才的第二诞生地——大数据开发培训机构，能让这些身怀远大理想的学生学到哪些技能呢？而这些技术能够胜任一个大数据工程师的工作吗？大数据能够加快发展的“动力切换”，推动经济的“升级换挡”。
促进各产业、各领域、各部门分散数据融合共享，正是大数据优势所在，依靠数据资产运营，大数据资产价值释放将会形成巨大产值，广泛深入到处在供给侧的各传统产业，对过剩的供给、落后的生产能力、粗放的生产关系进行数字化重组，推动中国经济强劲增长，助力数字中国建设。
国家在重视，企业在积极响应，对大数据技术人才也是抛出了诱人的橄榄枝。
但企业从来都是优胜劣汰的残酷战场，谁掌握的技术多，谁掌握的技术高深，谁就是职场的王者。
企业对于大数据开发程序员的要求，可以先了解一下：阿里的大数据开发职位要求：看了以上的招聘要求，应该大体知道了，自己的女里方向在哪些技术上，同时也知道了如何鉴别一个靠谱的大数据开发培训机构，培训机构不可怕，可怕的是能把你带沟里去的培训模式。
千锋大数据开发课程培养的是德智体美全面发展，具有良好的职业道德和创新精神，且掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术，熟悉大数据处理和分析技术，面向大数据平台建设与服务企业的技术人才。
其中，大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，包括Hadoop 体系中的HDFS，Hbase 进行数据操作，MapReduce 进行数据开发，YARN 进行资源配置，Hive 完成数据仓库，Pig进行数据分析，以及Oozie，Zookeeper，Sqoop 和Flume 等模块。
末尾阶段将学习Spark 生态体系，及其Scala 基础和SparkSQL 开发。
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。
什么是大数据开发？大数据开发要学什么？
什么是大数据开发？大数据开发要学什么？什么是大数据开发？大数据开发是大数据职业发展方向之一，另外一个方向是大数据分析。
从工作内容上来说，大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。
知道了大数据开发是什么，那么如果想要从事大数据开发的工作，需要学什么了。
下面我们以光环大数据开发课程为例进行说明阶段一：JavaSE开发阶段二：JavaEE开发阶段三：并发编程实战开发阶段四：Linux精讲阶段五：Hadoop生态体系阶段六：Python实战开发阶段七：Storm实时开发阶段八：Spark生态体系阶段九：ElasticSearch阶段十：Docker容器引擎阶段十一：机器学习阶段十二：超大集群调优阶段十三：大数据项目实战总结下上面的课程内容，大数据开发需要学java、linxu、数据库、hadoop、spark、storm、python、ElasticSearch、Docker等知识。
目前学习大数据渠道主要是通过参加大数据培训，因为大数据的技术门槛高，一般通过自学来说难度较大。
最后再来说下大数据开发可以从事哪些工作岗位：1.Hadoop开发工程师2.数据挖掘工程师3.大数据科学家4.首席数据官（CDO）5.ETL研发6.大数据信息架构开发7.数据仓库研究8.OLAP开发9.大数据安全研究通过上面的介绍，我们可以了解大数据开发的概念以及大数据开发的学习内容，以及大数据开发具体工作岗位，对于大数据开发有了一个全面的了解，对于想要了解更多的大数据开发培训的信息，可以去光环大数据官网了解。
大数据开发都有哪些课程？
大数据开发都有哪些课程？
大数据开发从工作层面来说，主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。
知道了大数据开发是什么，那么如果想要从事大数据开发的工作，需要学习什么课程呢？。
下面以光环大数据开发课程为例进行说明：
阶段一：Linux基础
阶段二：数据库SQL基础
阶段三：java基础
阶段四：Hadoop编程开发
阶段五：Hive大数据分析
阶段六：Hbase数据快速读写
阶段七：Spark大数据分析与编程
阶段八：大数据项目实战
总结下上面的课程内容，大数据开发需要学java、linxu、数据库、hadoop、spark 等知识。
目前学习大数据渠道主要是通过参加大数据培训，因为大数据的技术门槛高，一般通过自学来说难度较大。
通过专门的培训机构培训，可以通过老师进行及时的解疑答惑，同学们在一起一块上课，学习氛围比较好。
山东数联教育科技有限公司位于济南高新区大数据产业基地，是数联集团旗下一家专注大数据人才职业培训的公司。
教学内容包含：大数据开发工程师、大数据架构师、大数据挖掘工程师、ETL开发工程师、SPARK开发工程师、大数据管理、数据可视化、Hadoop、SAS/SPSS等相关课程。
核心培训教师来自国内知名高校以及大型大数据应用项目负责人，技术功底深厚，项目和培训经验丰富。
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大数据开发初学者应该学习哪些东西_光环大数据培训其实这就是想告诉你的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。
请不要问我哪个容易，哪个前景好，哪个钱多。
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；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：Oozie……眼花了吧，上面的有30多种吧，别说精通了，全部都会使用的，估计也没几个。
就我个人而言，主要经验是在第二个方向（开发/设计/架构），且听听我的建议吧。
第一章：初识Hadoop1.1 学会百度与Google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 2.0MapReduce、HDFSNameNode、DataNodeJobTracker、TaskTrackerYarn、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 试试使用HadoopHDFS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。
1.5 你该了解它们的原理了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程序请仿照WordCount例子，自己写一个（照抄也行）WordCount程序，打包并提交到Hadoop运行。
你不会Java？Shell、Python都可以，有个东西叫Hadoop Streaming。
如果你认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。
第二章：更高效的WordCount2.1 学点SQL吧你知道数据库吗？你会写SQL吗？如果不会，请学点SQL吧。
2.2 SQL版WordCount在1.6中，你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？给你看看我的: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，我这一句就搞定；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 SQL On Hadoop之Hive什么是Hive？官方给的解释是：The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax.为什么说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢？有的朋友可能不知道数据仓库，数据仓库是逻辑上的概念，底层使用的是数据库，数据仓库中的数据有这两个特点：最全的历史数据（海量）、相对稳定的；所谓相对稳定，指的是数据仓库不同于业务系统数据库，数据经常会被更新，数据一旦进入数据仓库，很少会被更新和删除，只会被大量查询。
而Hive，也是具备这两个特点，因此，Hive适合做海量数据的数据仓库工具，而不是数据库工具。
2.4 安装配置Hive请参考1.1 和 1.2 完成Hive的安装配置。
可以正常进入Hive命令行。
2.5 试试使用Hive请参考1.1 和 1.2 ，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。
2.6 Hive是怎么工作的明明写的是SQL，为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务？2.7 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；请参考1.2，学习更多关于Hive的语法和命令。
如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话》中第一章和第二章的流程认真完整的走了一遍，那么你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；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”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？第三章：把别处的数据搞到Hadoop上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命令这个在前面你应该已经使用过了。
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。
建议了解原理，会写Demo。
3.3 SqoopSqoop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，是因为我们公司目前使用的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，非常好用。
可以参考我的博文《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》。
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。
如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的：第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去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同3.2.4.3 Sqoop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同3.5.如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的：如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话2》中第三章和第四章的流程认真完整的走了一遍，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；你已经知道sqoop（或者还有DataX）是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具；你已经知道flume可以用作实时的日志采集。