【小白的大数据进阶之路】2024小白入门大数据，进阶成大牛，需要学习哪些技术？

【小白的大数据进阶之路】2024小白入门大数据，进阶成大牛，需要学习哪些技术？

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/ly02111548/article/details/142736765

大数据技术是当前IT行业最热门的领域之一，对于想要从零开始学习大数据技术的初学者来说，掌握哪些技术是必不可少的？本文将为你详细解析2024年大数据入门所需学习的核心技术，从基础语言到具体框架，再到项目实施和可视化，帮助你系统地构建大数据知识体系。

一、摘要

2024小白入门大数据，进阶成大牛，需要学习哪些技术？每个技术在大数据领域的应用场景是啥？一个完整的大数据项目涉及到哪些流程环节，整个技术框架是怎样的？

二、涉及技术

想要在2024年从小白进阶成大数据领域的大牛，你需要系统地学习一系列技术，并了解它们在大数据领域的应用场景。以下是一个详细的学习路线和每个技术的应用场景。

1. 语言基础

• Java: 大数据框架大多采用Java语言开发，几乎所有框架都提供Java API。
• Scala: 运行在Java虚拟机上，与Java类库无缝衔接，Kafka就是用Scala开发的。Scala不是必学，但学习后可以更省代码。

2. Linux基础

大数据的相关软件都是在Linux上运行的，因此需要扎实的Linux基础。

3. 构建工具

• Maven: 用于项目构建和依赖管理。

4. 大数据框架

• Hadoop: 包括HDFS存储数据，MapReduce进行数据处理计算，YARN进行资源管理。
• Spark: 弥补了MapReduce处理数据速度慢的缺点，提供了更快的数据处理能力。
• Flink: 实时数据处理框架，适合需要低延迟的场景，如广告系统、舆情监测等。
• Kafka: 分布式流处理平台，用于构建实时数据流管道和流应用。
• Hive: SQL On Hadoop，提供SQL接口进行数据查询。
• Flume: 分布式的海量日志采集和传输框架。
• HBase: 分布式列式数据库，提供实时的多维分析。
• Zookeeper: 分布式协调服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步等。

5. 数据库

• MySQL: 学习复杂的SQL语句，为后续学习Hive打下基础。

6. 实时处理

• Spark Streaming: Spark的实时数据处理模块。
• Flink: 用于构建实时数据流处理的应用程序。

7. 数据可视化

• Tableau: 用于将数据转换成图形或图像展示。

8. 机器学习

• Mahout: 基于MapReduce的机器学习库。

三、完整的大数据项目流程

1. 需求分析: 确定项目目标和需求。
2. 数据采集: 使用Flume、Kafka等工具收集数据。
3. 数据存储: 将数据存储到HDFS或HBase中。
4. 数据处理: 使用MapReduce、Spark、Flink等进行数据处理。
5. 数据分析: 使用Hive、Spark SQL等进行数据分析。
6. 数据可视化: 使用Tableau等工具将分析结果可视化。
7. 模型开发: 使用Mahout等机器学习库开发数据模型。
8. 部署上线: 将项目部署到生产环境。

四、技术框架

整个大数据技术框架可以分为以下几个层级：

1. 数据收集层: 使用Flume、Kafka等工具。
2. 数据存储层: 使用HDFS、HBase等。
3. 资源管理与服务协调层: 使用YARN、Zookeeper等。
4. 计算引擎层: 使用MapReduce、Spark、Flink等。
5. 数据分析层: 使用Hive、Spark SQL等。
6. 数据可视化层: 使用Tableau等工具。

五、总结

通过以上学习和实践，你可以逐步构建起完整的大数据技术体系，并在项目中不断积累经验，最终成为大数据领域的专家。

六、内容汇总