¿Es difícil aprender a analizar big data?
La popularidad del big data ha llevado a muchas personas a dedicarse al desarrollo y aprendizaje del big data. Sin embargo, recientemente habrá voces en Internet: Big Data es demasiado difícil de aprender y aprender Big Data da ganas de llorar. De hecho, aprender no es tan simple, pero si aún no puede aprender bien big data a pesar de sus esfuerzos, debe reflexionar sobre si hay algún problema con sus métodos de aprendizaje. El editor le mostrará a continuación: ¿es realmente tan difícil aprender big data?
Fase 1: mejora de la base de Big Data
En esta etapa, la atención se centra en los conceptos básicos de las operaciones de Linux, la programación de Shell, el clúster Zookeeper y la preparación del entorno del clúster Hadoop, que pueden ayudar. aquellos que no tienen una base de Linux o tienen una base débil de Linux son competentes en su uso.
Linux, competente en la instalación de software en Linux, familiarizado con conceptos relacionados con clústeres, como equilibrio de carga y alta confiabilidad, construyendo una arquitectura de servicios de alta concurrencia y confiabilidad para Internet y completamente preparado para -Estudio en profundidad del contenido de big data.
Sistema distribuido fuera de línea Hadoop de big data fase II
Sistema distribuido fuera de línea Hadoop de big data
Sistema informático en tiempo real de tormenta de datos de tres etapas
En esta etapa, a través de una explicación y práctica en profundidad de los mecanismos y principios internos de Storm, así como del caso del panel en tiempo real de Storm, los estudiantes pueden tener una idea completa de desarrollo del proyecto y un diseño de arquitectura, y dominar el proceso. desde la recopilación de datos hasta el cálculo en tiempo real y el almacenamiento de datos, luego pase a la capacidad de programación demostrada en la recepción.
Combate práctico de los cuatro principales proyectos de tormentas de datos en la etapa
Recopile registros del sistema empresarial en línea en tiempo real, analice la plataforma informática de flujo de tormentas en tiempo real y cuando se produzca información anormal , llame al negocio de alarmas para notificar a la persona a cargo correspondiente para realizar el negocio de monitoreo. Las funciones de operación del sistema se monitorean en función de los registros. El monitoreo requiere ciertas reglas. La información de registro que activa las reglas de monitoreo emitirá una alarma a través de SMS y correo electrónico.
Sistema informático de almacenamiento Spark para datos de quinta etapa
Spark se puede utilizar para procesamiento por lotes, consultas interactivas (Spark SQL) y procesamiento de flujo en tiempo real. En esta etapa, al explicar el marco de procesamiento integral de Spark, los estudiantes pueden dominar las tecnologías de desarrollo relacionadas con Spark y volverse competentes en el trabajo relacionado con Spark.
Implementación práctica de los seis proyectos de chispa de datos en la etapa
Los retratos de usuarios son modelos de usuarios etiquetados abstraídos de los atributos básicos del usuario, atributos sociales, hábitos de vida, industrias de consumo, etc. El trabajo principal de crear retratos de usuarios es etiquetar a los usuarios, que se basa en el análisis de la información del usuario y el reconocimiento de características altamente refinado.
Finalmente, lo que el editor quiere decir es que cuando tengas ganas de llorar al aprender big data, piénsalo detenidamente. ¿Realmente estás trabajando lo suficiente? ¿Realmente no hay nada de malo en mi propio método de aprendizaje? Mientras se resuelvan estos dos problemas, todos descubrirán que big data realmente no es tan difícil de aprender.