如何學習大數據技術 千鋒培訓老師帶你快速了解大數據

　　大數據人才需求火爆，網絡上的大數據培訓課程質量參次不齊，千鋒大數據培訓講師提醒您：一些不靠譜的大數據課程以HTML5、Java、大數據可視化等擦邊知識， 混淆真實大數據授課標準課程，蒙蔽學生，發現時才追悔莫及。那大數據方面核心技術都有哪些呢?

　　想要成為大數據工程師，需要掌握計算機技術、hadoop 、spark、storm開發、hive 數據庫、Linux 操作系統等知識，具備分布式存儲、分布式計算框架等技術，熟悉大數據處理和分析技術。其中，大數據生態體系的各個模塊的功能和開發技術，包括 Hadoop 體系中的 HDFS， Hbase 進行數據操作，MapReduce 進行數據開發，YARN 進行資源配置，Hive 完成數據倉庫，Pig進行數據分析，以及 Oozie，Zookeeper，Sqoop 和 Flume 等模塊。末尾階段將學習 Spark 生態體系，及其 Scala 基礎和 SparkSQL 開發。

　　千鋒老師給大家整理了一些重要的技術，并簡單介紹了一些，大家可以先了解一下!

　　Common：在2.2.0以前的大多數版本中，包含HDFS、MapReduce和其他項目公共內容，從2.2.0開始HDFS和MapReduce被分離為獨立的子項目，其余內容為Hadoop Common。

　　Avro：新的數據序列化格式與傳輸工具，將逐步取代Hadoop原有的IPC機制。

　　MapReduce：并行計算框架，0.20前使用org.apache.hadoop.mapred舊接口，2.2.0版本開始引入org.apache.hadoop.mapreduce的新API。

　　HDFS：Hadoop分布式文件系統(Hadoop Distributed FileSystem)。

　　Pig：大數據分析平臺，為用戶提供多種接口。

　　Hive：數據倉庫工具，由Facebook貢獻。

　　Hbase：類似Google BigTable的分布式NoSQL列數據庫。(HBase和Avro已經于2010年5月成為高級Apache項目)。

　　ZooKeeper：分布式鎖設施，提供類似Google Chubby的功能，由Facebook貢獻。

　　Sqoop：Sqoop是一個用來將Hadoop和關系型數據庫中的數據相互轉移的工具，可以將一個關系型數據庫(例如：MySQL, Oracle, Postgres等)中的數據導入到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導入到關系型數據庫中。

　　Oozie：負責MapReduce作業調度。

　　千鋒大數據培訓課程的終極目標是將你培養成一名“復合型”研發人才，讓你自己在掌握相關大數據技術的同時，也能夠贏得一份高薪職位!千鋒大數據開發采用“T”字形的思維，以大數據的深度為主，以機器學習、云計算等作為寬度，相輔相成。此外千鋒大數據課程定期組織與一線名企的工程師進行面對面的就企業當下的項目討論與研發，進而驗證所學技術的正確方向。更有免費的千鋒視頻教程幫助你快速掌握大數據基礎技術。