找工作、写论文、项目实训以及实战项目课程学习私信我哟【不要错过文末彩蛋】申明本文旨在为【大数据自学者|大数据专业学生|工资低的程序员Java/Python等】提供一个从入门到入职的的大数据技术学习路径不适合5年以上大数据工程师的进阶学习。前言一、个人介绍二、大数据介绍正文一、大数据工作岗位二、大数据工程师技能要求三、大数据系统学习路径四、推荐持续学习资源书籍、教程五、大数据项目实战离线计算、实时计算、离线数仓、实时数仓、ELK前言一、个人介绍本人目前是一名大数据高级工程师项目数据容量100P日处理数据量200T集群规模1000节点个人是Java前后端开发因公司项目开发需要边学习边做项目四个月成功完成公司项目并成功转型大数据工程师后经过长时间积累先后著书《实战大数据HadoopSparkFlink》、《Hadoop大数据技术基础与应用》、《大数据开发工程师面试笔试宝典》、《实战大数据-分布式大数据分析处理系统开发与应用》 。二、大数据介绍1.数据源在大数据时代数据是第一生产力因为大数据技术的核心就是从数据中挖掘价值那么最重要的是要有所需要的数据而第一步需要做的就是弄清楚有什么样的数据、如何获取数据。在企业运行过程中特别是互联网企业会产生各种各样的数据但是企业不能正确获取数据或者没有获取数据的能力就无法挖掘出数据中的价值浪费了宝贵的数据资源。2.数据获取数据的来源不同、格式不同获取数据所使用的技术也不同。Web网站的很多数据产生于用户的点击可以使用低侵入的浏览器探针一种Web脚本程序实质上是通过网页编程语言ASP、PHP、ASP.NET等实现探测服务器敏感信息的脚本文件技术采集用户浏览数据以及获取网页数据常用的爬虫技术、采集MySQL数据库binlog 日志的组件Canal、采集Web服务器日志数据的组件Flume。数据获取之后为了方便不同应用消费数据可以将数据打入Kafka消息中间件。3.数据存储存储是所有大数据技术组件的基础存储的发展远远低于CPU和内存的发展虽然硬盘存储容量多年来在不断地提升但是硬盘的访问速度却没有与时俱进。所以对于大数据开发人员来说对大数据平台的调优很多时候主要集中在对磁盘IO的调优。实验数据得出1TB的硬盘在数据传输速度约为100MB/s的情况下读完整个磁盘中的数据至少得花2.5个小时。试想如果将1TB数据分散存储在100个硬盘并行读取数据那么不到两分钟就可以读完所有数据。通过共享硬盘对数据并行读取可以大大缩短数据分析时间。虽然如此但要对多个硬盘中的数据并行进行读写首要解决的问题就是硬件故障问题。一旦开始使用多个硬件其中个别硬件就很有可能发生故障。为了避免数据丢失最常见的做法是复制replication系统保存数据的副本replica一旦有系统发生故障就可以使用另外保存的副本。一种方式使用冗余硬盘阵列RAID另外一种方式就是HDFS分布式文件系统。另外还有构建在HDFS之上的HBase分布式列式数据库可以提供实时的多维分析。4.数据处理有了数据采集和数据存储系统我们可以对数据进行处理。对于大数据处理按照执行时间的跨度可以分为离线处理和实时处理。5.交互式分析在实际应用中经常需要对离线或者实时处理后的历史数据根据不同的条件进行多维分析查询及时返回结果这时候就需要交互式分析。交互式分析基于历史数据的交互式查询通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。在大数据领域中交互式查询通常用于实时报表分析、实时大屏、在线话单查询等。传统的方式常常使用数据库做交互式查询比如MySQL、Oracle。随着数据量的增大传统数据库无法支撑海量数据的处理交互式查询采用分布式技术成为最佳的选择。大数据领域中的交互式查询主要是基于SQL on Hadoop。SQL on Hadoop是一个泛化的概念是指Hadoop生态圈中一系列支撑SQL接口的组件和技术。后续会讲解几个常见的SQL on Hadoop技术比如Hive SQL、Spark SQL、FlinkSQL。6.机器学习与数据挖掘在利用大数据技术对海量数据进行分析过程中常规的数据分析可以使用离线分析、实时分析和交互式分析复杂的数据分析就需要利用数据挖掘和机器学习方法。在大数据开发过程中利用机器学习对海量数据进行数据分析挖掘大数据开发人员通常需要会使用机器学习库即可不需要自己开发算法。目前使用较多、比较成熟的机器学习库是Spark 框架中的Spark ML大数据开发人员可以直接利用Spark ML 进行数据挖掘。当然也可以使用Flink框架中的Flink ML不过Flink ML还在发展过程中不是很成熟和完善。7.资源管理资源管理的本质是集群、数据中心级别资源的统一管理和分配以提高效率。其中多租户、弹性伸缩、动态分配是资源管理系统要解决的核心问题。为了应对数据处理的各种应用场景出现了很多大数据处理框架比如MapReduce、Hive、Spark、Flink、JStorm等那么也就存在着多种应用程序与服务比如离线作业、实时作业等为了避免服务和服务之间、任务和任务之间的相互干扰传统的做法是为每种类型的作业或者服务搭建一个单独的集群。在这种情况下由于每种类型作业使用的资源量不同有些集群的利用率不高而有些集群则满负荷运行、资源紧张。为了提高集群资源利用率、解决资源共享问题YARN在这种应用场景下应运而生。YARN是一个通用的资源管理系统对整个集群的资源进行统筹管理其目标是将短作业和长服务混合部署到一个集群中并为他们提供统一的资源管理和调度功能。在实际企业应用中一般都会将各种大数据处理框架部署到YARN 集群上如MapReduce On YARN、Spark OnYARN、Flink On YARN等方便资源的统一调度与管理。以上大致就把整个大数据生态里面用到的工具所解决的问题列举了一遍知道了他们为什么而出现或者说出现是为了解决什么问题进行学习的时候就有的放矢了。正文一、大数据工作岗位大数据工作岗位主要包含以下几个方向1.大数据开发工程师2.大数据分析师3.大数据运维工程师4.大数据仓库工程师5.ETL工程师6.数据挖掘工程师二、大数据工程师的技能要求三、大数据学习路径第1阶段大数据基础免费赠送1Linux命令及shell编程学习1Linux系统介绍与安装2Linux目录结构介绍3Linux常用命令4Linux软件安装5Linux网络配置6Linux防火墙配置7Linux时钟同步8Linux shell编程2Java编程基础1Java基础2Java面向对象3Java 线程与进程4Java集合5Java IO6Java正则表达式3MySQL数据库1MySQL安装配置2数据类型与数据库操作3外键约束及修改数据库表4数据库表相关操作5子查询与连接6运算符和函数7自定义函数8存储过程第2阶段大数据开发工程师HadoopSparkFlink对应课程地址【系统完整】大数据就业实战项目课Hadoop|Spark|Flink_在线视频教程-CSDN程序员研修院Hadoop大数据技术概述HDFS分布式文件系统YARN资源管理系统MapReduce离线计算框架Zookeeper分布式协调服务搭建Hadoop分布式集群Hive数据仓库工具HBase分布式数据库Sqoop数据迁移Flume海量日志采集Kafka分布式消息队列Davinci BI数据分析Spark内存计算框架Flink实时计算框架项目实战互联网金融大数据离线分析项目实战互联网直播大数据实时分析第3阶段大数据离线数仓工程师Hadoop对应课程地址【项目课】大数据智慧社区离线数仓项目_在线视频教程-CSDN程序员研修院数据仓库基础数仓项目规划项目需求分析架构设计与技术选型大数据集群节点准备Zookeeper分布式协调服务HDFS分布式文件系统YARN资源管理系统搭建Hadoop分布式集群MapReduce离线计算框架智慧社区业务数据导入Hive大数据离线分析Sqoop数据导入导出数仓建模理论数仓设计规范搭建数仓ODS层搭建数仓DWD层搭建数仓DWS层搭建数仓ADS层报表数据导入MySQLAzkaban作业调度系统离线数仓作业调度智慧社区数仓大屏制作第4阶段大数据实时数仓工程师Flink对应课程地址【完整】Flink大数据实时仓库项目实战_在线视频教程-CSDN程序员研修院数据仓库基础数仓项目规划项目需求分析实时数仓架构设计实时数仓技术选型搭建Hadoop大数据平台智慧社区业务数据导入搭建数据采集与存储平台数仓建模理论数仓设计规范搭建实时数仓ODS层搭建实时数仓DWD层搭建实时数仓工具Clickhouse搭建实时数仓DWS层搭建实时数仓ADS层智慧社区数仓大屏制作第5阶段大数据ELK工程师ElasticSearchLogstashKibana对应课程地址构建ELK海量日志分析平台_在线视频教程-CSDN程序员研修院ElasticSearch概述ElasticSearch单节点安装ElasticSearch restful实操ElasticSearch核心技术ElasticSearch Java客户端开发ElasticSearch 索引及分词ElasticSearch分布式集群安装部署ElasticSearch性能调优ELK项目需求分析与架构设计Filebeat数据采集Logstash数据聚合与解析ELK海量日志分析平台搭建ELK项目优化与总结Kibana大数据分析与可视化第6阶段大数据运维工程师初始大数据运维大数据运维基础大数据运维核心技术集群规划与部署平台选择大数据集群部署方式大数据集群组件自动化部署大数据集群级别监控大数据组件监控与调优大数据集群安全认证与授权6个集群配置方面的案例3个安装服务方面的案例3个日常运维管理方面的案例6个测试和故障排查方面的案例2个集群升级、配置高可用的案例第7阶段大数据专题进阶Flink SQL流批一体技术对应课程地址【项目课】FlinkSQL大数据项目实战_在线视频教程-CSDN程序员研修院Flink流批统一Flink Table编程全面详解Flink SQL编程全面详解Flink SQL Time与WatermarkFlink SQL Window操作Flink SQL内置函数与自定义函数Flink SQL 元数据管理互联网直播项目之Flume日志数据采集互联网直播项目之Kafka数据存储互联网直播项目之Davinci BI数据分析互联网直播项目之Flink 核心知识进阶互联网直播项目之全流程开发ClickHouse实时数仓利器对应课程地址ClickHouse大数据分析与实战_在线视频教程-CSDN程序员研修院Clickhouse基础Clickhouse单节点安装部署Clickhouse架构设计Clickhouse数据分析查询实操MergeTree底层原理分析Clickhouse集群节点准备搭建Clickhouse分布式集群Clickhouse副本与分片使用及读写原理Clickhouse与Kafka集成开发Clickhouse与MySQL集成开发Clickhouse与Spark集成开发Clickhouse与Flink集成开发第8阶段不断学习总结每隔一段时间都会有新的技术出现需要关注最新技术动态不断学习。任何技术的学习一定要理论结合项目在项目实战中不断完善理论。1如果觉得看书学习效率慢可以跟着我录制的系统教程学习。如果觉得看视频比较费时间可以阅读我的著书《实战大数据HadoopSparkFlink》、《Hadoop大数据技术基础与应用》2如果项目中已经在使用Spark并且秒级别的实时处理可以满足需求建议使用Spark Streaming比如广告、报表、推荐系统等业务。 要求消息投递语义为Exactly Once的场景数据量较大要求高吞吐低延迟的场景需要进行状态管理或窗口统计的场景建议使用Flink。比如实时告警、销售大屏业务。3要逐步掌握快速学习的能力、解决问题的能力、高效沟通交流的能力。4要擅于使用百度、StackOverFlow和Google解决学习和工作过程中遇到的问题。5视频课程推荐如有需要在个人介绍中添加我私信坦率说以上大数据必备技能的内容在网上可以白嫖一分钱不用花。但还有60%内容是嫖不到的。硬要去找的话要么深度不够要么实战性很鸡肋甚至根本没有。比如FlinkSQL网上几乎找到不‬带项目的系统‬视频的实时仓数‬项目Flink技术栈先进有实际业场务‬景的项目新制录‬的200页大数据面及试‬参考答案出本书没都‬问题单份这‬资料己自‬取去搜集时间答案整理3000也下不来。四、大数据持续学习资源推荐Apache 官网http://apache.org/Stackoverflow官网https://stackoverflow.com/Github官网(https://github.com/)Cloudra官网(https://www.cloudera.com/)Databrick官网(https://databricks.com/)五、大数据实战项目案例如有需要添加我个人介绍私信1Spark Streaming广告点击实时分析项目2Flink Streaming新闻热搜实时分析项目3Hadoop互联网金融离线分析项目4Flink Streaming互联网直播实时分析项目5Hadoop智慧社区离线数仓项目6Flink智慧社区实时数仓项目7FlinkSQL日志审计实时分析项目8ELK海量日志运维项目重要、重要、重要推荐课程可以添加个人介绍里面的私信【推荐个人相关大数据项目实战图书】1.Hadoop大数据技术基础与应用2.实战大数据HadoopSparkFlink3.《大数据开发工程师面试笔试宝典》4.《实战大数据-分布式大数据分析处理系统开发与应用》