兔紙來個(gè)兔寶寶
一、認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)本質(zhì)其實(shí)也是數(shù)據(jù),不過也包括了些新的特征,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)增長速度快。二、大數(shù)據(jù)所需技能要求Python語言:編寫一些腳本時(shí)會(huì)用到。Scala語言:編寫Spark程序的最佳語言,當(dāng)然也可以選擇用Python。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。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。必須掌握的技能:、 HBase(、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、輔助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。
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如果你找一個(gè)熟悉的朋友給你推薦書單,他會(huì)傾向于越短越好,因?yàn)樗氚阉赖淖詈玫耐扑]給你,讓你少花時(shí)間在不重要的事情上但如果你在網(wǎng)上看到一個(gè)書單,往往會(huì)發(fā)現(xiàn)都很長長長長長,長到你覺得別人都能日讀40萬字而自己是個(gè)天天刷朋友圈的懶癌患者。別擔(dān)心,告訴你個(gè)小秘密, 列書單的人很可能自己也沒讀完書單里的書哦。所以小編想做的是像你的朋友一樣,推薦一份數(shù)據(jù)分析入門的極簡書單給你,并且?guī)湍闵疃仍u(píng)測(cè),告訴你什么是最值得讀的、不得不讀的?!禡ySQL必知必會(huì)》這本書講解的非常的全面,光是最常用的 SELECT語句就花了12章來細(xì)細(xì)講解。并且整本讀下來會(huì)感覺到邏輯是非常清晰的,時(shí)刻知道自己學(xué)的是知識(shí)體系上的哪一個(gè)分支。幾乎沒什么廢話,直接上案例,需要輸入什么代碼,會(huì)輸出什么結(jié)果,都用很清晰的方式呈現(xiàn)出來。對(duì)于一些細(xì)枝末節(jié)的細(xì)節(jié)提示和說明,都采用灰框的方式附在案例后面逐一列出?!禨QL基礎(chǔ)教程》的講述結(jié)構(gòu)并不是按照知識(shí)的邏輯,而是按照使用的邏輯。所以你會(huì)看到在思維導(dǎo)圖上會(huì)出現(xiàn)同一章的不同節(jié)被拆開放到了不同分支的情況,第三章第一節(jié)還在講聚合函數(shù),到了第二節(jié)就去講 SELECT 語句的 GROUP BY 子句了,因?yàn)樵谧髡呖磥磉@兩節(jié)都是用來解決「聚合與排序」這個(gè)使用場(chǎng)景的問題,所以就被歸納到了一起。使用了雙色印刷,配了表格圖片去幫助讀者理解。在案例代碼之前,還會(huì)多給一個(gè)基本語法的示例,講解同一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的篇幅會(huì)更長,甚至?xí)悬c(diǎn)啰嗦?!禡ySQL必知必會(huì)》如果你需要在工作中用到 SQL,還是更推薦《MySQL必知必會(huì)》,這本書的知識(shí)點(diǎn)覆蓋是更全面的,簡明扼要的風(fēng)格也方便隨時(shí)查閱。如果你缺乏理工科背景、抽象思維比較弱、注意力已經(jīng)被碎片化閱讀摧毀,可以先閱讀《SQL基礎(chǔ)教程》,更便于你理解。能上手了之后,再去讀《MySQL必知必會(huì)》補(bǔ)全知識(shí)體系。學(xué)習(xí)一門技術(shù)之前,你應(yīng)該知道,你想要達(dá)成的目標(biāo)是什么樣的,也就是說,你想通過這門技術(shù)來解決哪些問題。有了這個(gè)目標(biāo),你就可以知道要達(dá)成這樣的目標(biāo),它的知識(shí)體系是怎么樣的。更重要一點(diǎn)的是,每個(gè)部分是用來解決哪些問題,只有明確的目標(biāo)導(dǎo)向,學(xué)習(xí)最有用的那部分知識(shí),才能避免無效信息降低學(xué)習(xí)效率 綜上就是小編今天要給大家推薦的3本關(guān)于數(shù)據(jù)分析工程師不得不看的書,希望可以幫助到大家,也祝大家工作順利。
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大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的工作,主要就是負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)處理各個(gè)環(huán)節(jié)提供相應(yīng)的支持,包括大數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲(chǔ)及管理、分析及挖掘、展現(xiàn)及應(yīng)用等,各個(gè)環(huán)節(jié)需要的技術(shù),都是需要系統(tǒng)化地進(jìn)行學(xué)習(xí)的。大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師學(xué)習(xí)的課程,包括但不限于以下這些:大數(shù)據(jù)技術(shù)棧:Hadoop、Spark、Storm、Flink等;數(shù)據(jù)收集:關(guān)系型數(shù)據(jù)收集工具Sqoop與Canel、非關(guān)系型數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)Flume、分布式消息隊(duì)列Kafka;數(shù)據(jù)存儲(chǔ):數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式、分布式文件系統(tǒng)及分布式數(shù)據(jù)庫;資源管理和服務(wù)協(xié)調(diào):YARN、ZooKeeper;計(jì)算引擎:包括批處理、交互式處理,以及流式實(shí)時(shí)處理三類引擎,內(nèi)容涉及MapReduce、Spark 、Impala/Presto、 Storm 等。
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