[35周]大数据工程师2023版体系课
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大数据工程师体系课2023版,最新35周完整版下载。
大数据是当下炙手可热的技术,我们来看看企业招聘对大数据的岗位都有哪些要求:
本科及以上学历,计算机、电子信息类相关专业;
1、熟悉Linux/Unix系统和丰富的Java开发经验;熟练使用Spring boot,了解Spring底层结构,具备从事分布式相关系统的开发
2、熟悉Hadoop生态技术,包括Hive、HBase、Zookeeper、Spark、Flink、Kafka、DolphinScheduler等
3、熟悉Oracle、Mysql、Hive、Hbase、Doris、Starrcoks等数据库框架基本原理,能够将技术与业务很好的结合;掌握数据库应用并熟练掌握SQL开发,并有SQL调优经验;
4、有大数据处理实战经验优先,熟悉整个大数据的完整处理流程,包括数据的采集、清洗、预处理、存储、任务调度、分析挖掘、数据可视化、算法模型开发和分析;
5、掌握主流ETL开发工具(Sqoop、Kettle)
从以上招聘信息我们可以看得出,要胜任大数据这个岗位,我们要学习以下技术:
1、Linux
在步入大数据殿堂之前,先带领大家快速掌握大数据的必备技能:Linux的操作使用,为后面学习大数据技术打下坚实基础
2、Hadoop
Hadoop是大数据开创者,引领者,学习大数据必经之路
3、 Flume
Flume是一个分布式、高可靠、高可用的系统,能够有效的收集、聚合、移动大量的日志数据,在数据采集领域,属于中流砥柱
4、Hive
频繁的开发MapReduce是非常繁琐的,并且很多业务人员是不懂代码的,如何让他们也可以很方便的操作HDFS中的海量数据呢?Hive的横空出世,解决了这一难题
5、HBase
HBase是一个高可靠 、高性能 、面向列 、可伸缩的NoSQL数据库,解决了HDFS无法实现修改删除的问题,适合应用在高并发实时读写的应用场景中
6、Impala
Hive的计算延迟比较高,不适合应用在即席查询需求中,因此Impala出现了,它是使用C++实现的基于内存的分布式计算引擎,可以提供低延迟,高性能的计算能力。
7、Scala
Scala的函数式编程受到很多框架的青睐,例如Kafka、Spark、Flink等框架都是使用Scala作为底层源码开发语言
8、Spark
Spark是目前企业中应用最广泛的计算引擎,盘它!实际案例详细分析Spark中的Transformation算子和Action算子使用,RDD持久化,共享变量使用
9、Kafka
Kafka是一个支持高吞吐、持久性、分布式的消息队列,非常适合海量数据的实时生产和消费,详细分析了Kafka的核心原理、代码实战、性能优化,以及Kafka的企业级应用
10、Redis
Redis是一种面向键值对的NoSQL内存数据库,可以满足我们对海量数据的读写需求,在这里我们学习Redis中的五种常用数据类型以及Redis中的一些高级特性,达到快速上手使用
11、Flink
快速了解Flink的基本原理和核心特点,掌握Flink中流数据和批数据的编程思路和代码实战,Flink中Standalone集群、ON YARN集群的安装部署,以及Flink中核心API的使用
12、ClickHouse
详细分析了目前业内常见的OLAP
数据分析引擎,重点学习ClickHouse的核心原理及使用,包括常见的数据类型、数据库、MergeTree系列表引擎、分布式集群、副本、分片、分区等核心功能的使用。
13、Elasticsearch
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式全文检索引擎,解决了海量数据下数据多条件快速复杂查询的痛点
14、实时数仓-Paimon(数据湖)
针对实时数据仓库项目中需要用到的数据湖存储系统Paimon(Flink Table Store)进行扩展,为构建湖仓一体架构提供底层技术支撑