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大數據應用開發工程師專業課程詳解

[日期:03-08] 來源:IT學生網  作者:QQ251048012 計算機培訓學校

大數據應用開發工程師專業的核心課程是Hadoop框架的學習,那么這個框架就類似于Java應用開發的SSH/SSM框架,都是Apache基金會或者其他Java開源社區團體的能人牛人開發的貢獻給大家使用的一種開源Java框架。我一直在向學生說Java語言是王道就是這個道理,Java的核心代碼是開源的,是經過全球能人牛人共同學習共同研發共同檢驗的,所以說Java是最經得住檢驗的語言,而且任何人都可以學習Java核心技術并且使用核心技術開發出像android一樣的系統和Hadoop一樣的框架。如果把編程的世界比作一棵樹,那么Java是根,SSH和Hadoop這樣的框架都是它開得枝散得葉。

 

由于大數據應用開發工程師是目前IT培訓界最熱門的專業,大數據技術人才是引領智能革命的弄潮兒,是智能時代最直接的受益者,這么重要的專業我一定要給大家講解的詳細透徹,以Hadoop生態圈為主,介紹目前大數據應用級開發工程師在工作當中所用到的全部技術,建議大家在學習大數據應用開發工程師專業之前,要有一定的Java基本語法和框架的學習經驗。

 

開源的Hadoop大數據開發平臺

hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架,hadoop以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理,用戶之所以可以輕松的在hadoop上開發和運行處理海量數據的應用數據,是因為hadoop具有高可靠性、高擴展性、高效性、高容錯性等優點。

 

hadoop大數據生態系統

 

Hadoop三大核心模塊

 

分布式文件系統-HDFS 

提起hadoop文件系統,首先想到的是HDFS(Hadoop Distributed File System),HDFS是hadoop主要的文件系統,是Hadoop存儲數據的平臺,建立在網絡上的分布式存儲系統。hadoop還集成了其他文件系統,hadoop的文件系統是一個抽象的概念,HDFS只是其中的一種實現。

 

分布式計算框架-MapReduce 

MapReduce是一種編程模型,是Hadoop處理數據的平臺。用于大規模數據集(大于1TB)的并行運算。概念"Map(映射)"和"Reduce(歸約)",和它們的主要思想,都是從函數式編程語言里借來的,還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下,將自己的程序運行在分布式系統上。

 

分布式開源數據庫-Hbase

HBase – Hadoop Database,HBase是一個分布式的、面向列的開源數據庫。適合于非結構化數據存儲,保留數據多個時間段版本。Hbase極大的方便擴展了Hadoop對于數據的處理和應用。

 

大數據開發平臺模塊生態圈

 

 

Hive 

Hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具,處理結構化SQL查詢功能。可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表,并提供簡單的sql查詢功能,可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行并提交到集群上去執行。 其優點是學習成本低,可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapReduce統計,不必開發專門的MapReduce應用,不用使用Java編程,十分適合數據倉庫的統計分析

 

學習Hive時,對于Hive QL中的DDL和DML就是必須要掌握的基礎;表的定義、數據導出以及常用的查詢語句的掌握是完成大數據統計分析的基礎。學會針對Hive進行編程:使用Java API開操作Hive、開發Hive UDF函數。掌握好Hive部分高級的特性能大大提升Hive的執行效率在優化過程中可以很好的借助于執行計劃來進行分析學習Hive時需要注意Hive性能優化是在生產中的最重要的環節,如何解決數據傾斜是關鍵; 梳理清楚Hive元數據各個表之間的關聯關系也能提升對Hive的把握能力。 

 

Pig

MapReduce之上高級過程編程腳本語言,用于查詢大型半結構化數據集。

 

Zookeeper協調Hadoop生態圈各個模塊共同工作

從英文含義上來看Hadoop是小象,Hive是蜜蜂,pig是豬,Zookeeper是動物管理員。那么很顯然Zookeeper的作用是分布式應用程序協調服務,為各個模塊提供一致性服務的。

 

數據導入導出框架Sqoop 

Sqoop是一款開源的工具,英文含義是象夫,就是喂養大象的人,主要用于在Hadoop(Hive)與傳統的數據庫(mysql、postgresql...)間進行數據的傳遞,可以將一個關系型數據庫中的數據導進到Hadoop的HDFS中,也可以將HDFS的數據導進到關系型數據庫中。

學習目標:

1.了解Sqoop是什么、能做什么及架構 ;

2.能夠進行Sqoop環境部署 ;

3.掌握Sqoop在生產中的使用 ;

4.能夠使用Sqoop進行ETL操作 。

 

Oozie

Oozie的英文含義是馴象人,非常形象,Oozie的作用是協調Hadoop各個模塊數據處理任務,給它們安排一個工作計劃。

 

Ambari

Ambari的英文含義可以理解為籬笆,這個模塊開發者的意思是把Hadoop生態圈或者形象的叫做動物園圍起來,負責各個模塊部署安裝,版本配合、升級。


大數據圖形展示框架HUE 

HUE是Cloudrea公司開源的,與Hadoop生態系統緊密結合的一個Web UI應用程序,可以通過Hue來查看、管理HDFS上面的文件,通過Hue從界面編寫Hive的SQL語句對Hive進行查詢,并使用圖表直觀的展示查詢結果,可以與Oozie集成,用戶創建和監控工作流程。

學習目標:

1.了解HUE是什么、能做什么及架構 ;

2.能夠進行HUE環境部署 ;

3.掌握HUE在生產中的使用 。

 

 

Spark 

Spark是目前最流行的大數據處理框架,以簡單、易用、性能卓越著稱。豐富的程序接口和庫文件也使得Spark成為業內數據快速處理和分布式機器學習的必備工具。

學習目標:

1.了解Spark的組件和應用場景 ;

2.能夠部署Spark Standalone模式 ;

3.能夠使用Spark進行交互式開發 ;

4.能夠發布獨立應用程序并使用spark-submit 提交 。

5.掌握Pair RDD的操作 ;

6.掌握Pair RDD如何與一般RDD結合 ;

7.掌握RDD的輸出操作 ;

8.了解RDD的持久化、累加器和廣播變量 。

9.掌握DataFrame的操作 ;

10.掌握不同數據源的加載方法 ;

11.了解UDF的定義方法 。

12.掌握Spark圖形化工具的查看 。

13.了解Spark Streaming的特點 ;

14.掌握流式處理的基本操作 ;

15.理解狀態操作和窗口操作的概念 。

16.能夠根據生產環境特點,組織基于spark sql 的周期任務完成基本日志系統的構建。

17.掌握不同需求下Spark組件的選擇 ;

18.掌握Spark參數調優 ;

19.掌握各組件之間的調用及thrift接口的使用 。

20.了解Spark作為機器學習工具的優勢 ;

21.了解機器學習算法的分類 ;

22.通過K-means算法進行玩家付費行為聚類 。

 

*擴展技能:

python開發基礎數據分析與數據挖掘 

學習數據挖掘工具Sklearn熟悉數據挖掘樸素貝葉斯算法和數據挖掘SVM分類算法并且最終使用Sklearn實現貝葉斯以及SVM算法 。

Storm大數據分布式實時計算 

Storm是分布式數據處理的框架,Storm可以方便地在一個計算機集群中編寫與擴展復雜的實時計算,Storm用于實時處理,就好比 Hadoop 用于批處理。如果說MapReduce降低了并行批處理復雜性,Storm降低了進行實時處理的復雜性

Scala編程開發  

Scala是一種函數式面向對象語言類似于RUBYGROOVY語言,無縫結合了許多前所未有的特性形成一門多范式語言其中高層并發模型適用于大數據開發。而同時又運行于JAVA虛擬機之上。

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