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本文目錄一覽：

• 1、五種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)
• 2、如何用Python進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析?
• 3、為什么從事大數(shù)據(jù)行業(yè),一定要學(xué)習(xí)Python?
• 4、想轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)開發(fā)需要學(xué)習(xí)哪些技術(shù)?
• 5、大數(shù)據(jù)工程師需要掌握哪些技能?

五種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)

五種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)大數(shù)據(jù)是收集、整理、處理大容量數(shù)據(jù)集，并從中獲得見解所需的非傳統(tǒng)戰(zhàn)略和技術(shù)的總稱。雖然處理數(shù)據(jù)所需的計算能力或存… 五種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)大數(shù)據(jù)是收集、整理、處理大容量數(shù)據(jù)集，并從中獲得見解所需的非傳統(tǒng)戰(zhàn)略和技術(shù)的總稱。

大數(shù)據(jù)計算框架有：批處理計算框架、流式計算框架、圖計算框架、分布式數(shù)據(jù)庫計算框架、深度學(xué)習(xí)計算框架。批處理計算框架 適用于對大規(guī)模的離線數(shù)據(jù)進行處理和分析。典型的批處理計算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式計算框架 適用于實時或近實時處理連續(xù)的數(shù)據(jù)流。

Hadoop：Hadoop是一個分布式計算框架，主要包括兩個核心組件：分布式文件系統(tǒng)HDFS和MapReduce。HDFS為海量數(shù)據(jù)提供了存儲，MapReduce為海量數(shù)據(jù)提供了計算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可擴展性和開放性等優(yōu)點，因此在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

數(shù)據(jù)分析需求依舊以BI場景為主，但是因為數(shù)據(jù)量、性能等問題無法滿足日常使用。02 流式架構(gòu) 在傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，直接拔掉了批處理，數(shù)據(jù)全程以流的形式處理，所以在數(shù)據(jù)接入端沒有了ETL，轉(zhuǎn)而替換為數(shù)據(jù)通道。優(yōu)點：沒有臃腫的ETL過程，數(shù)據(jù)的實效性非常高。

批處理+流處理 在實踐的使用傍邊，批處理和流處理一起存在的場景也很多，混合處理框架就旨在處理這類問題。供給一種數(shù)據(jù)處理的通用處理方案，不僅可以供給處理數(shù)據(jù)所需的辦法，一起供給自己的集成項、庫、東西，可滿足圖形剖析、機器學(xué)習(xí)、交互式查詢等多種場景。

Storm Storm是Twitter主推的分布式計算系統(tǒng)。它在Hadoop的基礎(chǔ)上提供了實時運算的特性，可以實時的處理大數(shù)據(jù)流。不同于Hadoop和Spark，Storm不進行數(shù)據(jù)的收集和存儲工作，它直接通過網(wǎng)絡(luò)實時的接受數(shù)據(jù)并且實時的處理數(shù)據(jù)，然后直接通過網(wǎng)絡(luò)實時的傳回結(jié)果。

如何用Python進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析?

1、pandas，數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵， 提供各種挖掘分析的算法 numpy， 提供基本的統(tǒng)計 scipy， 提供各種數(shù)學(xué)公式 python common lib，python基本框架 環(huán)境搭建 安裝python 安裝pip pandas依賴的pip版本，最低是0.0。

2、利用Python分析建模 在分析和建模方面，主要包括Stat***dels和Scikit-learn兩個庫。Stat***odels允許用戶瀏覽數(shù)據(jù)，估計統(tǒng)計模型和執(zhí)行統(tǒng)計測試?？梢詾椴煌愋偷臄?shù)據(jù)和每個估算器提供廣泛的描述性統(tǒng)計，統(tǒng)計測試，繪圖函數(shù)和結(jié)果統(tǒng)計列表。Scikit-leran則是著名的機器學(xué)習(xí)庫，可以迅速使用各類機器學(xué)習(xí)算法。

3、首先，我們從基礎(chǔ)概念出發(fā)，通過實例學(xué)習(xí)Dask DataFrame接口，理解其與pandas的語義差異。接著，我們將探索超內(nèi)存數(shù)據(jù)的分片策略和最佳實踐，Dask的分布式調(diào)度器在HPC和GPU服務(wù)器等環(huán)境中展現(xiàn)出智能任務(wù)分配的能力。從Dask的執(zhí)行模型開始，它與pandas等庫的差異尤為關(guān)鍵。

4、Numpy Numpy是Python科學(xué)計算的基礎(chǔ)包，它提供了很多功能：快速高效的多維數(shù)組對象ndarray、用于對數(shù)組執(zhí)行元素級計算以及直接對數(shù)組執(zhí)行數(shù)***算的函數(shù)、用于讀寫硬盤上基于數(shù)組的數(shù)據(jù)集的工具、線性代數(shù)運算、傅里葉變換以及隨機數(shù)生成等。

為什么從事大數(shù)據(jù)行業(yè),一定要學(xué)習(xí)Python?

其次，Python具有易學(xué)易用的特點，使得非專業(yè)人士也能快速上手進行數(shù)據(jù)處理。再者，Python具有豐富的生態(tài)系統(tǒng)，包括大量的開源工具和庫，可以方便地用于數(shù)據(jù)處理和分析。最后，Python的開源和跨平臺特性也使其成為大數(shù)據(jù)處理的理想工具之一。

對于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的從業(yè)者來說，是否使用Python往往取決于自身的崗位任務(wù)，不少從事大數(shù)據(jù)開發(fā)崗位的研發(fā)人員，通常會重點使用J***a和Scala，如果崗位任務(wù)不需要使用Python，那么也沒有必要一定要學(xué)習(xí)Python。

簡單易學(xué)，Python的語法非常接近自然語言，精簡了很多不必要的分號和括號，非常容易閱讀和理解。即使是編程初學(xué)者也能較為輕松地開始Python的學(xué)習(xí)旅程。應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，在互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下，人工智能、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域非常適合Python的發(fā)展，因此選擇學(xué)習(xí)Python將有非常不錯的發(fā)展空間。

Python引發(fā)學(xué)習(xí)熱潮：Python可以更好的釋放我們的工作時間，去完成更多的工作。尤其是對于每天必須要做，而且十分簡單的事情，都可以讓Python程序幫你搞定，所以說掌握Python已經(jīng)成為了職場中必備的技能。Python容易上手：Python是一門語言非常簡單的編程語言，可以用很少的代碼來實現(xiàn)自己的想法。

有了對高并發(fā)的支持，網(wǎng)絡(luò)爬蟲才真正可以達到大數(shù)據(jù)規(guī)模。抓取下來的數(shù)據(jù)，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。數(shù)據(jù)處理 萬事俱備，只欠東風(fēng)。這東風(fēng)，就是數(shù)據(jù)處理算法。

想轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)開發(fā)需要學(xué)習(xí)哪些技術(shù)?

需要學(xué)習(xí)J***a基礎(chǔ) 很多人好奇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需不需要學(xué)J***a，正確答案是需要。

數(shù)倉開發(fā) 1，J***a是必問的，不過問的不深，把J***ase部分吃透，足以應(yīng)付J***a部分的面試。2，Hadoop生態(tài)，Yarn、Zookeeper、HDFS這些底層原理要懂，面試經(jīng)常被問。3，Mapreduce的shuffle過程這個也是面試被常問的。4，Hbase和HIve，搞大數(shù)據(jù)這些不懂真的說不過去。

學(xué)大數(shù)據(jù)，在前期主要是打基礎(chǔ)，包括j***a基礎(chǔ)和Linux基礎(chǔ)，而后才會正式進入大數(shù)據(jù)技術(shù)的階段性學(xué)習(xí)。Linux學(xué)習(xí)主要是為了搭建大數(shù)據(jù)集群環(huán)境做準備，所以以Linux系統(tǒng)命令和shell編程為主要需要掌握的內(nèi)容。

掌握實時流計算技術(shù)，有storm開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。關(guān)于想成為一名大數(shù)據(jù)工程師需要具備哪些技能的內(nèi)容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數(shù)據(jù)工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師的技巧及素材等內(nèi)容，可以點擊本站的其他文章進行學(xué)習(xí)。

以及ETL東西，比方StitchData或Segment都十分有用。根據(jù)Hadoop的剖析 對根據(jù)Apache Hadoop的數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)，需要有深化的了解，至少HBase，Hive和MapReduce的知識存儲是必需的。編碼 編碼與開發(fā)才能是作為大數(shù)據(jù)工程師的重要要求，主要掌握J***a、Scala、Python三門語言，這在大數(shù)據(jù)當中十分關(guān)鍵。

大數(shù)據(jù)工程師需要掌握哪些技能?

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應(yīng)用提供一致***的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務(wù)、分布式同步、組件服務(wù)等，在大數(shù)據(jù)開發(fā)中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現(xiàn)方法。

掌握至少一種數(shù)據(jù)庫開發(fā)技術(shù)：Oracle、Teradata、DBMysql等，靈活運用SQL實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)ETL加工處理。 熟悉Linux系統(tǒng)常規(guī)shell處理命令，靈活運用shell做的文本處理和系統(tǒng)操作。

大數(shù)據(jù)工程師要學(xué)習(xí)J***A、Scala、Python等編程語言，不過這些語言都是相通的，掌握了一門編程語言其他的就很好學(xué)習(xí)了。大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)需要掌握以下技術(shù)：Hadoop、spark、storm等核心技術(shù)。

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