终于知道大数据都要学习什么

针对Hadoop工程师和数据分析师所涉及到的工作环境和内容，涉及集群调度框架、Hadoop框架、Hive框架、Hbase框架的全面深入讲解，为了能轻松掌握相关知识，学习MapReduce开发的20个经典案例讲解以及部分Hadoop源代码的分析，借此深入学习内核原理。以下是小编为你整理的大数据都要学习什么  

Zookeeper入门到精通视频教程  

详细讲解Zookeeper的安装配置、命令使用、存储结构以及具体在开发中如何使用Zookeeper。  

Hadoop(2.x)视频-从入门到实战视频教程  

详细讲解Hadoop的背景发展过程，Hadoop是什么?Hadoop可以解决什么问题?Hadoop集群如何搭建?如何进行Hadoop框架上面的开发工作?Hadoop运行原理是什么?Hadoop HDFS框架结构怎么样的?HDFS运行原理是什么?MapReduce运行机理?HDFS shell操作、HDFS API操作、MapReduce案例剖析与API操作等进行了详尽的剖析讲解。

 

Hadoop案例实战课程-20个经典案例视频教程  

轻松掌握MapReduce各种应用场景的开发手段和优化技巧，并能对MapReduce相关的所有源代码进行深入了解，全面掌握MapReduce的运行原理和机制，帮助快速提升MapReduce开发能力。  

Hive从入门到实战  

讲解Hive是什么，Hive的体系结构，Hive和Hadoop的关系，Hive的元数据存储、Hive的数据存储、Hive和RDBMS的区别，Hive命令行语法，Hive表创建、删除、更改，增加分区、删除分析、加载数据到指定分区讲解和案例操作，从文件加载到Hive表讲解和案例操作、从查询插入数据到Hive表讲解和案例操作，Array、Map、Struct操作案例讲解，查询语句操作，已经Hive UDF、UDTF、UDAF实战开发，Hive优化详解。  

   

大数据预处理阶段  

大数据预处理阶段需要抽取数据并把数据转化为方便处理的数据类型，对数据进行清洗和去噪，以提取有效的数据等操作。每天都在产生大量的数据，但在数据的预处理阶段不重视，不同*的数据格式、采集标准也非常不同，很多数据是非结构化的，导致数据的可用性差，数据质量差，数据处理很不规范。  

数据采集工作牵涉的绝不仅仅是数据问题，它与*以及事业单位等的改革深刻关联，势必对基层人员的工作能力和责任感都提出更高的要求。数据的采集和分析是一个多专家合作的过程，这要求相关人员是复合型人才，既熟悉本单位业务和需求，具备相关专业知识和经验，同时又要了解大数据技术，能够综合运用数学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识。面对大数据，如果不会分析，数据就只是数据;如果错误分析，数据反而还会造成新的问题。  

教育、医疗、社会保障、环境保护等公共服务领域，由于技术难度相对小，而且推广意义大，可以起到“四两拨千斤”的作用，应当率先突破大数据的应用障碍，**应当而且也可以在这一方面发挥更大的作用。  

科学规划和合理配置网络资源，加强信息化的基础设施建设。没有信息化的基础设施建设，就谈不上信息化，更谈不上大数据。对我国来讲，这一项工作只有以**为主，根据发展需求，科学规划和合理配置网络地址、网络带宽等网络资源，并且鼓励大数据企业参与网络设施投资和电信服务运营。  

   

数据可视化和展示中的性能技巧  

精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导。这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。  

需要注意的是传统的BI和报告工具，或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足大数据系统的可视化需求。同时，许多COTS可视化工具现已上市。  

本文将不会对这些个别工具如何进行调节，而是聚焦在一些通用的技术，帮助您能打造可视化层。  

确保可视化层显示的数据都是从*的汇总输出表中取得的数据。这些总结表可以根据时间短进行汇总，建议使用分类或者用例进行汇总。这么做可以避免直接从可视化层读取整个原始数据。  

这不仅*限度地减少数据传输，而且当用户在线查看在报告时还有助于避免性能卡顿问题。

 

重分利用大化可视化工具的缓存。缓存可以对可视化层的整体性能产生非常不错的影响。  

物化视图是可以提高性能的另一个重要的技术。  

大部分可视化工具允许通过增加线程数来提高请求响应的速度。如果资源足够、访问量较大那么这是提高系统性能的好办法。  

尽量提前将数据进行预处理，如果一些数据必须在运行时计算请将运行时计算简化到最小。  

可视化工具可以按照各种各样的展示方法对应不同的读取策略。其中一些是离线模式、提取模式或者在线连接模式。每种服务模式都是针对不同场景设计的。  

同样，一些工具可以进行增量数据同步。这*限度地减少了数据传输，并将整个可视化过程固化下来。  

保持像图形，图表等使用最小的尺寸。  

大多数可视化框架和工具的使用可缩放矢量图形(SVG)。使用SVG复杂的布局可能会产生严重的性能影响。  

大数据增值应用实现需要的核心技术

大数据服务首先要解决大数据的存储与高并发运算需求。大数据的特征是高价值的海量数据、数据来源渠道众多、适合于数据的挖掘和重组、支持高并发运算。基于大数据的上述特征，采用传统的数据集中式存储和关系型数据库技术已经不能满足大数据服务需求，需要采用新的存储和数据库技术。  

大数据服务宜采用分布式存储以提高大数据的存储扩展能力。考虑到大数据硬件建设成本和便捷的扩展性，服务器应采用价格低廉的普通PC服务器，每台PC服务器通过网络连接，工作互相不受干扰，数据存储到自身的硬盘上，当需要扩展数据存储时，直接在网络中加入PC服务器即可。所有接入存储网络的PC服务器在分布式操作系统的控制下，自动保存数据的多个副本到不同的PC服务器，以提高数据的容错性，可以在不同服务器之间直接拷贝和复制数据，保持各服务器的负载平衡。  

系统应用分布式基础架构Hadoop技术，硬件可以基于普通PC 服务器，存储基于服务器自带的本地硬盘，操作系统采用Linux。上述基础架构拥有较高的存储扩展能力和内在的故障容错能力以及数据保障机制，可以降低每TB数据的处理成本，为大数据处理提供技术和性价比支撑。数据库采用Hbase，HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。利用HBase和Hadoop技术，可在廉价PC 服务器上搭建大规模结构化存储集群。  

大数据服务宜采用云计算以提高大数据的运算能力，运算能力包括检索、数据挖掘、重组能力。由不同PC服务器组成的分布式存储系统可以构建云计算，利用PC服务器自身的运算能力，对自身存储的数据进行运算，每台PC服务器的运算结果汇总后，返回给数据请求者。  

利用Hadoop的MapReduce技术，可以控制多台PC服务器完成数据的并发运算。例如，读者在前端的一个检索请求，会触发MapReduce发起云计算，MapReduce将调用多台PC服务器参与运算，然后将每台服务器的运算结果汇总并返回给检索系统。