大數(shù)據(jù)應用開發(fā)工程師專業(yè)的核心課程是Hadoop框架的學習，那么這個框架就類似于Java應用開發(fā)的SSH/SSM框架，都是Apache基金會或者其他Java開源社區(qū)團體的能人牛人開發(fā)的貢獻給大家使用的一種開源Java框架。我一直在向?qū)W生說Java語言是王道就是這個道理，Java的核心代碼是開源的，是經(jīng)過全球能人牛人共同學習共同研發(fā)共同檢驗的，所以說Java是最經(jīng)得住檢驗的語言，而且任何人都可以學習Java核心技術(shù)并且使用核心技術(shù)開發(fā)出像android一樣的系統(tǒng)和Hadoop一樣的框架。如果把編程的世界比作一棵樹，那么Java是根，SSH和Hadoop這樣的框架都是它開得枝散得葉。

 

由于大數(shù)據(jù)應用開發(fā)工程師是目前IT培訓界最熱門的專業(yè)，大數(shù)據(jù)技術(shù)人才是引領(lǐng)智能革命的弄潮兒，是智能時代最直接的受益者，這么重要的專業(yè)我一定要給大家講解的詳細透徹，以Hadoop生態(tài)圈為主，介紹目前大數(shù)據(jù)應用級開發(fā)工程師在工作當中所用到的全部技術(shù)，建議大家在學習大數(shù)據(jù)應用開發(fā)工程師專業(yè)之前，要有一定的Java基本語法和框架的學習經(jīng)驗。

 

開源的Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺

hadoop是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進行分布式處理的軟件框架，hadoop以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數(shù)據(jù)處理，用戶之所以可以輕松的在hadoop上開發(fā)和運行處理海量數(shù)據(jù)的應用數(shù)據(jù)，是因為hadoop具有高可靠性、高擴展性、高效性、高容錯性等優(yōu)點。

 

hadoop大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)：

 

 

分布式文件系統(tǒng)-HDFS 

提起hadoop文件系統(tǒng)，首先想到的是HDFS（Hadoop Distributed File System），HDFS是hadoop主要的文件系統(tǒng)，是Hadoop存儲數(shù)據(jù)的平臺，建立在網(wǎng)絡上的分布式存儲系統(tǒng)。hadoop還集成了其他文件系統(tǒng)，hadoop的文件系統(tǒng)是一個抽象的概念，HDFS只是其中的一種實現(xiàn)。

 

分布式計算框架-MapReduce 

MapReduce是一種編程模型，是Hadoop處理數(shù)據(jù)的平臺。用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運算。概念"Map（映射）"和"Reduce（歸約）"，和它們的主要思想，都是從函數(shù)式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上。

 

分布式開源數(shù)據(jù)庫-Hbase

HBase – Hadoop Database,HBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫。適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲，保留數(shù)據(jù)多個時間段版本。Hbase極大的方便擴展了Hadoop對于數(shù)據(jù)的處理和應用。

 

大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺模塊生態(tài)圈

 

 

Hive 

Hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，處理結(jié)構(gòu)化SQL查詢功能。可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務進行運行并提交到集群上去執(zhí)行。 其優(yōu)點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計，不必開發(fā)專門的MapReduce應用，不用使用Java編程，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。

 

學習Hive時，對于Hive QL中的DDL和DML就是必須要掌握的基礎；表的定義、數(shù)據(jù)導出以及常用的查詢語句的掌握是完成大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的基礎。學會針對Hive進行編程：使用Java API開操作Hive、開發(fā)Hive UDF函數(shù)。掌握好Hive部分高級的特性能大大提升Hive的執(zhí)行效率。在優(yōu)化過程中可以很好的借助于執(zhí)行計劃來進行分析，學習Hive時需要注意Hive性能優(yōu)化是在生產(chǎn)中的最重要的環(huán)節(jié)，如何解決數(shù)據(jù)傾斜是關(guān)鍵； 梳理清楚Hive元數(shù)據(jù)各個表之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系也能提升對Hive的把握能力。 

 

Pig

MapReduce之上高級過程編程腳本語言，用于查詢大型半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。

 

Zookeeper協(xié)調(diào)Hadoop生態(tài)圈各個模塊共同工作

從英文含義上來看Hadoop是小象，Hive是蜜蜂，pig是豬，Zookeeper是動物管理員。那么很顯然Zookeeper的作用是分布式應用程序協(xié)調(diào)服務，為各個模塊提供一致性服務的。

 

數(shù)據(jù)導入導出框架Sqoop 

Sqoop是一款開源的工具，英文含義是象夫，就是喂養(yǎng)大象的人，主要用于在Hadoop(Hive)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(mysql、postgresql...)間進行數(shù)據(jù)的傳遞，可以將一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導進到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

學習目標：

1.了解Sqoop是什么、能做什么及架構(gòu) ；

2.能夠進行Sqoop環(huán)境部署 ；

3.掌握Sqoop在生產(chǎn)中的使用 ；

4.能夠使用Sqoop進行ETL操作 。

 

Oozie

Oozie的英文含義是馴象人，非常形象，Oozie的作用是協(xié)調(diào)Hadoop各個模塊數(shù)據(jù)處理任務，給它們安排一個工作計劃。

 

Ambari

Ambari的英文含義可以理解為籬笆，這個模塊開發(fā)者的意思是把Hadoop生態(tài)圈或者形象的叫做動物園圍起來，負責各個模塊部署安裝，版本配合、升級。

大數(shù)據(jù)圖形展示框架HUE 

HUE是Cloudrea公司開源的，與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)緊密結(jié)合的一個Web UI應用程序，可以通過Hue來查看、管理HDFS上面的文件，通過Hue從界面編寫Hive的SQL語句對Hive進行查詢，并使用圖表直觀的展示查詢結(jié)果，可以與Oozie集成，用戶創(chuàng)建和監(jiān)控工作流程。

學習目標：

1.了解HUE是什么、能做什么及架構(gòu) ；

2.能夠進行HUE環(huán)境部署 ；

3.掌握HUE在生產(chǎn)中的使用 。

 

 

Spark 

Spark是目前最流行的大數(shù)據(jù)處理框架，以簡單、易用、性能卓越著稱。豐富的程序接口和庫文件也使得Spark成為業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)快速處理和分布式機器學習的必備工具。

學習目標：

1.了解Spark的組件和應用場景 ；

2.能夠部署Spark Standalone模式 ；

3.能夠使用Spark進行交互式開發(fā) ；

4.能夠發(fā)布獨立應用程序并使用spark-submit 提交 。

5.掌握Pair RDD的操作 ；

6.掌握Pair RDD如何與一般RDD結(jié)合 ；

7.掌握RDD的輸出操作 ；

8.了解RDD的持久化、累加器和廣播變量 。

9.掌握DataFrame的操作 ；

10.掌握不同數(shù)據(jù)源的加載方法 ；

11.了解UDF的定義方法 。

12.掌握Spark圖形化工具的查看 。

13.了解Spark Streaming的特點 ；

14.掌握流式處理的基本操作 ；

15.理解狀態(tài)操作和窗口操作的概念 。

16.能夠根據(jù)生產(chǎn)環(huán)境特點，組織基于spark sql 的周期任務完成基本日志系統(tǒng)的構(gòu)建。

17.掌握不同需求下Spark組件的選擇 ；

18.掌握Spark參數(shù)調(diào)優(yōu) ；

19.掌握各組件之間的調(diào)用及thrift接口的使用 。

20.了解Spark作為機器學習工具的優(yōu)勢 ；

21.了解機器學習算法的分類 ；

22.通過K-means算法進行玩家付費行為聚類 。

 

*擴展技能：

python開發(fā)基礎、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘 

學習數(shù)據(jù)挖掘工具Sklearn，熟悉數(shù)據(jù)挖掘樸素貝葉斯算法和數(shù)據(jù)挖掘SVM分類算法，并且最終使用Sklearn實現(xiàn)貝葉斯以及SVM算法 。

Storm大數(shù)據(jù)分布式實時計算 

Storm是分布式數(shù)據(jù)處理的框架，Storm可以方便地在一個計算機集群中編寫與擴展復雜的實時計算，Storm用于實時處理，就好比 Hadoop 用于批處理。如果說MapReduce降低了并行批處理復雜性，Storm是降低了進行實時處理的復雜性。

Scala編程開發(fā)  

Scala是一種函數(shù)式面向?qū)ο笳Z言，類似于RUBY和GROOVY語言，它無縫結(jié)合了許多前所未有的特性形成一門多范式語言，其中高層并發(fā)模型適用于大數(shù)據(jù)開發(fā)。而同時又運行于JAVA虛擬機之上。