這篇文章主要講解了“大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)該怎么自學(xué)”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)該怎么自學(xué)”吧！

創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站建設(shè)由有經(jīng)驗(yàn)的網(wǎng)站設(shè)計(jì)師、開發(fā)人員和項(xiàng)目經(jīng)理組成的專業(yè)建站團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)網(wǎng)站視覺設(shè)計(jì)、用戶體驗(yàn)優(yōu)化、交互設(shè)計(jì)和前端開發(fā)等方面的工作，以確保網(wǎng)站外觀精美、成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設(shè)易于使用并且具有良好的響應(yīng)性。

大數(shù)據(jù)本質(zhì)也是數(shù)據(jù)，但是又有了新的特征，包括數(shù)據(jù)來源廣、數(shù)據(jù)格式多樣化(結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、Excel文件、文本文件等)、數(shù)據(jù)量大(最少也是TB級(jí)別的、甚至可能是PB級(jí)別)、數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度快等。

　通過幾個(gè)問題了解我們應(yīng)該學(xué)習(xí)那些技術(shù)：

數(shù)據(jù)來源廣，該如何采集匯總?，對(duì)應(yīng)出現(xiàn)了Sqoop，Cammel，Datax等工具。

數(shù)據(jù)采集之后，該如何存儲(chǔ)?，對(duì)應(yīng)出現(xiàn)了GFS，HDFS，TFS等分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)之后，該如何快速運(yùn)算出自己想要的結(jié)果?對(duì)應(yīng)的MapReduce這樣的分布式運(yùn)算框架解決了這個(gè)問題;但是寫MapReduce需要Java代碼量很大，所以出現(xiàn)了Hive，Pig等將SQL轉(zhuǎn)化成MapReduce的解析引擎；普通的MapReduce處理數(shù)據(jù)只能一批一批地處理，時(shí)間延遲太長(zhǎng)，為了實(shí)現(xiàn)每輸入一條數(shù)據(jù)就能得到結(jié)果，于是出現(xiàn)了Storm/JStorm這樣的低時(shí)延的流式計(jì)算框架；但是如果同時(shí)需要批處理和流處理，按照如上就得搭兩個(gè)集群，Hadoop集群(包括HDFS+MapReduce+Yarn)和Storm集群，不易于管理，所以出現(xiàn)了Spark這樣的一站式的計(jì)算框架，既可以進(jìn)行批處理，又可以進(jìn)行流處理(實(shí)質(zhì)上是微批處理)。而后Lambda架構(gòu)，Kappa架構(gòu)的出現(xiàn)，又提供了一種業(yè)務(wù)處理的通用架構(gòu)。

為了提高工作效率我們應(yīng)該掌握哪些工具：

Ozzie，azkaban：定時(shí)任務(wù)調(diào)度的工具。

Hue，Zepplin：圖形化任務(wù)執(zhí)行管理，結(jié)果查看工具。

Scala語言：編寫Spark程序的最佳語言，當(dāng)然也可以選擇用Python。

Python語言：編寫一些腳本時(shí)會(huì)用到。

Allluxio，Kylin等：通過對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，加快運(yùn)算速度的工具。

感謝各位的閱讀，以上就是“大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)該怎么自學(xué)”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)該怎么自學(xué)這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！