2024小白入门大数据，进阶成大牛，需要学习哪些技术？
推荐语：如果你对大数据领域感兴趣，想要从零开始，逐步成长为这个领域的专家，那么这篇文章《【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？》绝对是你的不二之选。本文精心梳理了大数据领域的核心技能和知识体系，从基础的编程语言到复杂的数据处理框架，再到实时处理和数据可视化，每一步都讲解得非常详细。不仅如此，文章还提供了完整的大数据项目流程和技术框架，帮助你构建起一个清晰的学习路径图。无论你是刚刚踏入大数据领域的新手，还是希望进一步提升自己技能的从业者，这篇文章都能为你提供宝贵的指导和帮助。点击链接，开启你的大数据学习之旅吧！阅读全文
关键字：：大数据, 入门, 进阶, Java, Scala, Linux, Maven, Hadoop, Spark, Flink, Kafka, Hive, Flume, HBase, Zookeeper, MySQL, Spark Streaming, Tableau, Mahout, 数据处理, 数据分析, 数据可视化, 机器学习, 项目流程, 技术框架
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
- 需求分析: 确定项目目标和需求。
- 数据采集: 使用Flume、Kafka等工具收集数据。
- 数据存储: 将数据存储到HDFS或HBase中。
- 数据处理: 使用MapReduce、Spark、Flink等进行数据处理。
- 数据分析: 使用Hive、Spark SQL等进行数据分析。
- 数据可视化: 使用Tableau等工具将分析结果可视化。
- 模型开发: 使用Mahout等机器学习库开发数据模型。
- 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：
- 数据收集层: 使用Flume、Kafka等工具。
- 数据存储层: 使用HDFS、HBase等。
- 资源管理与服务协调层: 使用YARN、Zookeeper等。
- 计算引擎层: 使用MapReduce、Spark、Flink等。
- 数据分析层: 使用Hive、Spark SQL等。
- 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
类别技术/流程应用场景语言基础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 APIScala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Linux基础Linux大数据的相关软件都是在Linux上运行的，因此需要扎实的Linux基础构建工具Maven用于项目构建和依赖管理大数据框架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HiveSQL 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、提供分布式同步等数据库MySQL学习复杂的SQL语句，为后续学习Hive打下基础实时处理Spark StreamingSpark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数据可视化Tableau用于将数据转换成图形或图像展示机器学习Mahout基于MapReduce的机器学习库完整的大数据项目流程需求分析确定项目目标和需求数据采集使用Flume、Kafka等工具收集数据数据存储将数据存储到HDFS或HBase中数据处理使用MapReduce、Spark、Flink等进行数据处理数据分析使用Hive、Spark SQL等进行数据分析数据可视化使用Tableau等工具将分析结果可视化模型开发使用Mahout等机器学习库开发数据模型部署上线将项目部署到生产环境技术框架数据收集层使用Flume、Kafka等工具数据存储层使用HDFS、HBase等资源管理与服务协调层使用YARN、Zookeeper等计算引擎层使用MapReduce、Spark、Flink等数据分析层使用Hive、Spark SQL等数据可视化层使用Tableau等工具
七、思维导图
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Maven
项目构建和依赖管理
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Spark
Flink
Kafka
Hive
Flume
HBase
Zookeeper
HDFS存储和MapReduce计算
快速批处理和机器学习
实时数据处理
分布式流处理平台
SQL On Hadoop查询
日志采集和传输
分布式列式数据库
分布式协调服务
MySQL
数据持久化和复杂查询
Spark Streaming
Flink
Spark的实时数据处理
低延迟实时数据处理
Tableau
数据可视化展示
Mahout
机器学习算法库
需求分析
数据采集
数据存储
数据处理
数据分析
数据可视化
模型开发
部署上线
确定项目目标和需求
收集原始数据
存储原始和处理后的数据
使用计算框架处理数据
分析数据以提取价值
将分析结果图形化
开发数据模型
将项目部署到生产环境
数据收集层
数据存储层
资源管理与服务协调层
计算引擎层
数据分析层
数据可视化层
Flume
Kafka
日志和事件收集
实时数据流传输
HDFS
HBase
分布式文件存储
实时读写NoSQL数据库
YARN
Zookeeper
资源管理和任务调度
集群协调服务
MapReduce
Spark
Flink
大规模数据集分布式处理
快速批处理和迭代计算
低延迟实时数据处理
Hive
Spark SQL
SQL接口进行Hadoop数据查询
使用SQL进行快速数据处理
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