转行大数据方向需要学什么

　　转行大数据方向需要学什么?以转行为目的，我们就需要一条尽可能高效的学习路线。之前的大数据需要掌握一定的java基础，门槛会比较高，对新手的难度比较大，现在初学者学习大数据，可以学习Python，更适合零基础入门，效率更快。

　　下面就来介绍一下大数据方向需要学什么：

　　第一阶段：大数据开发简介

　　1、MySQL 数据库和 SQL语法

　　MySQL可以处理千万条记录的大型数据库，采用标准的SQL数据语言形式，MySQL可以安装在不同的操作系统上，并提供多种编程语言的操作接口，包括C、C++、Python、 Java、Ruby 等。支持多个存储引擎。

　　SQL是客户端和MySQL服务器之间通信和通信的语言。

　　2、Kettle 和 BI 工具

　　Kettle 是一个端到端的数据集成平台。其部分功能包括：免代码拖拽式数据管道构建、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化调度任务、深度Hadoop支持、数据任务下推Spark集群、数据采矿和机器学习支持。

　　3、Python 与数据库交互

　　在实际的生产任务中，几乎所有的数据都存在于数据库中，因此与数据库的交互就成为了不可避免的事情。在Python代码中与mysql数据库交互，需要使用第三方模块“pymysql”

　　第二阶段：大数据核心基础

　　1、Linux

　　Linux 作为一种操作系统，可以管理内存、调度进程、处理网络协议栈等等。大数据的开发基于开源软件平台。大数据的分布式集群(Hadoop、Spark)建立在多个Linux系统之上，在Linux终端窗口中输入对集群的执行命令。根据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统搭建大数据平台。 Linux 占上风。

　　2、Hadoop 基础知识

　　Hadoop 是一种能够分布式处理大量数据的软件框架。 Hadoop 以可靠、高效和可扩展的方式处理数据。它擅长存储大型半结构化数据集。还非常擅长分布式计算——跨多台机器快速处理大量数据。 Hadoop框架的核心设计是：HDFS和MapReduce。 HDFS为海量数据提供存储，MapReduce为海量数据提供计算。

　　MapReduce 和 Hadoop 相互独立，实际上可以很好地协同工作。 MapReduce 是一种用于处理大量半结构化数据的编程模型。

　　3、大数据开发 Hive 基金会

　　hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于数据的提取、转换和加载。它是一种用于存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。 Hive数据仓库工具可以将结构化数据文件映射成数据库表，并提供SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务执行。 Hive 的优点是学习成本低，通过类似的 SQL 语句可以实现快速的 MapReduce 统计，使 MapReduce 更简单，无需开发特殊的 MapReduce 应用程序。 Hive 非常适合数据仓库的统计分析。

　　第三阶段：千亿级数仓技术

　　1、企业级在线教育项目实战(Hive数仓项目全流程)

　　以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。建立集团数据仓库，统一集团数据中心，对分散的业务数据进行集中存储和处理;从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到实施，覆盖项目全流程;挖掘和分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各种场景主题使用。

　　第四阶段：PB内存计算

　　1、Python编程基础+进阶

　　Python 是基于 ABC 语言发展而来的。 Python 语法和动态类型，以及解释语言的性质，使其成为大多数平台上用于脚本和快速应用程序开发的编程语言。随着版本和语言的不断更新，新功能的加入逐渐被用于独立、大型项目的开发。 Python语言的语法非常简洁明了，即使是非软件专业的初学者也很容易上手。与其他编程语言相比，Python语言实现相同功能的实现代码往往最短。

　　2、Spark技术栈

　　Spark 是大数据系统的明星产品。它是一个可以处理海量数据的高性能分布式内存迭代计算框架。本课程是基于Python语言学习Spark3.2开发的。课程讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者快速掌握。让经验丰富的工程师也有所收获。

　　3、大数据Flink技术栈

　　Flink 的核心是流式数据流执行引擎，为数据流的分布式计算提供数据分发、数据通信和容错机制。 Flink 基于流执行引擎，提供了许多更高抽象级别的 API 供用户编写分布式任务。 Flink 还可以轻松地与 Hadoop 生态系统中的其他项目集成。例如，Flink 可以读取存储在 HDFS 或 HBase 中的静态数据，使用 Kafka 作为流数据源，直接复用 MapReduce 或 Storm 代码，或通过 YARN 集群资源应用等。

　　4、Spark离线数仓工业项目实战

　　通过大数据技术架构解决工业物联网制造行业的数据存储与分析、可视化、个性化推荐问题。一站式制造项目主要基于Hive数据仓库分层存储各种业务指标数据，基于sparkSQL进行数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、加油站、仓储物资等。

　　转行大数据方向需要学什么就介绍到这里啦，大数据需要学习的内容其实比较多，自学耗时很长，如果是本着转行的目的，那么建议大家还是参加大数据培训更好，毕竟培训班有实践项目，学习周期也更短，5-6个月左右，培训结束后自身的竞争力要比自学好很多。更多关于大数据培训的问题，欢迎咨询千锋教育在线名师，如果想要了解我们的师资、课程、项目实操的话可以点击咨询课程顾问，获取试听资格来试听我们的课程，在线零距离接触千锋教育大咖名师，让你轻松从入门到精通。