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大数据工程师

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发表于 2018-2-27 16:42:30 |显示全部楼层
作者:Fickr Sung孫啟誠
总结如下:

必须技能10条:

            01.Java高级(虚拟机、并发)
            02.Linux 基本操作
            03.Hadoop(此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn )
            04.HBase(JavaAPI操作+Phoenix )
            05.Hive(Hql基本操作和原理理解)
            06.Kafka
            07.Storm
            08.Scala需要
            09.Python
            10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming )
高阶技能6条:
11.机器学习算法以及mahout库加MLlib
12.R语言
13.Lambda 架构
14.Kappa架构
15.Kylin
16.Aluxio
二、学习路径
由于本人是从Java开发通过大概3个月的自学转到大数据开发的。所以我主要分享一下自己的学习路劲。
第一阶段:
01.Linux学习(跟鸟哥学就ok了)
02.Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》)
第二阶段:
03.Hadoop (董西成的书)
04.HBase(《HBase权威指南》)
05.Hive(《Hive开发指南》)
06.Scala(《快学Scala》)
07.Spark (《Spark 快速大数据分析》)
08.Python (跟着廖雪峰的博客学习就ok了)
第三阶段:
对应技能需求,到网上多搜集一些资料就ok了,
我把最重要的事情(要学什么告诉你了),
剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了
当然如果你觉得自己看书效率太慢,你可以网上搜集一些课程,跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定。如果看书效率不高就很网课,相反的话就自己看书。
三,学习资源推荐:
01.Apache 官网
02.Stackoverflow
04.github
03.Cloudra官网
04.Databrick官网
05.过往的记忆(技术博客)
06.CSDN,51CTO
07.至于书籍当当一搜会有很多,其实内容都差不多。
最后但却很重要一点:要多关注技术动向,持续学习。

http://blog.csdn.net/dingchenxixi/article/details/50775650



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