上海職坐標(biāo)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班口碑如何?

大數(shù)據(jù)是當(dāng)時(shí)時(shí)代下一門炙熱的IT學(xué)科，行情十分火爆，不論是阿里巴巴、百度這樣的大公司，還是中小企業(yè)都很重視，甚至是第一個(gè)納入國家戰(zhàn)略的技術(shù)，政府扶持力度大，支持甚多!面對這樣的大環(huán)境下，大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位薪水高，就業(yè)前景好。因此也吸引了一大批有志之士，想學(xué)習(xí)并從事大數(shù)據(jù)相關(guān)工作。那么，大數(shù)據(jù)應(yīng)該如何學(xué)習(xí)呢?上海職坐標(biāo)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班口碑如何?下面大家一起來了解一下吧。

上海職坐標(biāo)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班

上海職坐標(biāo)平臺是海同科技以14年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)傾心打造的以“項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)”模式為核心的教學(xué)平臺。與2000+企業(yè)，包括阿里、華為、海信、交通銀行、今日頭條等企業(yè)進(jìn)行人才服務(wù)合作;同時(shí)，也與300+高校達(dá)成合作，為全國高校師生提供優(yōu)質(zhì)課程資源、督學(xué)服務(wù)和平臺支持。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)之前，我們選需要知道，從事大數(shù)據(jù)相關(guān)工作需掌握哪些知識和技能：

1. Java編程

Java編程是大數(shù)據(jù)開發(fā)的基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)中很多技術(shù)都是使用Java編寫的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要學(xué)好大數(shù)據(jù)，Java編程是必備技能!

2. Linux運(yùn)維

企業(yè)大數(shù)據(jù)開發(fā)往往是在Linux操作系統(tǒng)下完成的，因此，想從事大數(shù)據(jù)相關(guān)工作，需要掌握Linux系統(tǒng)操作方法和相關(guān)命令。

3. Hadoop

Hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架，HDFS和MapReduce是其核心設(shè)計(jì)，HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算，是大數(shù)據(jù)開發(fā)必不可少的框架技能。

4. Zookeeper

ZooKeeper是一個(gè)分布式的，開放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，是Google的Chubby一個(gè)開源的實(shí)現(xiàn)，是Hadoop和Hbase的重要組件。它是一個(gè)為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的軟件，提供的功能包括：配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組服務(wù)等。

5. Hive

hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計(jì)分析。

6. Hbase

這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲的并且key是的，所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲的數(shù)據(jù)量大很多

7. Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，它可以處理消費(fèi)者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動作流數(shù)據(jù)，通過Hadoop的并行加載機(jī)制來統(tǒng)上和離線的消息處理，通過集群來提供實(shí)時(shí)的消息。

8. Spark

Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的通用的計(jì)算引擎，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)，但不同于MapReduce的是Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法。

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