在前面的文章中我们给大家介绍了很多的内容,包括大数据学习的七个阶段,除了这七个阶段之外,还有一个最重要的阶段,也就是第八个阶段。第八个阶段就是SPARK数据分析。“千里之行,最后一行”——我们在这篇文章中给大家介绍一下这个阶段的内容,希望大家好好学起来哟。
第八个阶段就是spark数据分析阶段,这个阶段的学习内容是非常中重要的,这个阶段还是需要重视技术知识点和阶段项目任务以及综合能力。需要学习的主要技术包括:SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK ML KMEANS算法,SCALA隐式转化高级特性等内容。
同样先说前面的阶段,主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的,包括机器学习,人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品,怎么替代呢?先说他们的运行机制,HADOOP基于磁盘存储分析,而SPARK基于内存分析。MR的速度还是比较慢的,而SPARK是比较快的。而SPARK是基于SCALA语言开发的,当然对SCALA支持最好,所以课程中先学习SCALA开发语言。
在课程的设计方面,市面上的职位要求技术,基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求,而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程,一环扣一环。比如从历史数据的存储,分析(HADOOP,HIVE,HBASE),到实时的数据存储(FLUME,KAFKA),分析(STORM,SPARK),这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。
说完了大数据学习的第八个阶段的内容,我们也算是给大家介绍完了大数据学习的所有阶段了,无论是开始的静态网页基础内容、JavaSE和JavaWeb,还是后来的前端框架、企业级开发框架,再者初识大数据、大数据的数据库学习和实时数据采集,还有今天的这个spark数据分析,大家一定不要越级或投机取巧,切忌“心急吃不了热豆腐”。唯有好好打牢基础,我们才能立于不败之地。希望这篇文章能够给大家带来帮助。
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