大数据学习计划.pdf

⼤数据学习计划 ⼤数据学习计划 ⼤数据如此⽕热的现在，想必许多⼩伙伴都想要加⼊这个⾏业。也是我们今天就要拿出收藏已久的⼤数据学习计划。帮助你不⾛弯路，迈向 ⼤数据 1 ⼤数据应⽤离不开基础软件的⽀撑，且⼤部分⼤数据组件部署在 Linux 操作系统上的⽤户空间，也有很多组件也借鉴了Linux 操作系统的⼀ 些设计精髓，所以 Linux 既是⼤数据的强⼒⽀撑，也是很多性能问题的⽀撑者。 同时数据库的相关知识也是必要的基础，熟悉 MySQL 数据库的安装与部署，还有备份和恢复等都是重点。 所以在第⼀部分的学习中我们需要达到以下⽬标： 1、通过对 Linux 操作系统体系结构、 服务管理、包管理、NTP 协议时间 服务器、关系型数据库理论和 MySQL 数据库等相关知识的学习， 掌握⼤部分安装部署 Hadoop 集群操作系统层⾯的技能，为后续搭建 Hdoop 集群、对 ⽐ RDBMS 与 NoSQL 数据库打基 础。 2、通过对 Linux ⽂件系统、（⼤数据学习群142974151】内核参数、内存结构、以及 Java 虚 拟机等相关知识的学习，为后续学习分布式 ⽂件系统， Hadoop 集群优化扫清操作系统层 ⾯知识的障碍 2 Hadoop 由许多元素构成。其最底部是HDFS，它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的⽂件。HDFS(对于本⽂)的上⼀层是MapReduce 引 擎，通过对Hadoop分布式计算平台最核⼼的分布式⽂件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库⼯具Hive和分布式数据库Hbase 的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核⼼。 还有Flume是Cloudera提供的⼀个⾼可⽤的，⾼可靠的，分布式的海量⽇志采集、聚合和传输的系统，Flume⽀持在⽇志系统中定制各类数 据发送⽅，⽤于收集数据。在⼤数据中也起到⼀定作⽤。 本模块通过学习HDFS，YARN(MapReduce)Spark 等核 ⼼组件，了解Hadoop 的基本运⾏框架。 所以在第⼆部分的学习中我们需要达到以下⽬标： 1、 搭建单节点模拟分布式集群，熟悉 HDFS 命令; 掌握 HDFS 体系结 构，读写流程，能 dump HDFS 元 数据⽂件; 理解 Flume 组件架构， 并能⽤ Flume 向 HDFS 平台导⼊⽂ 本⽇志; 2、 搭建多节点、可扩展集群; 部署 HDFS HA 架构; 理解并实现 Hadoop YARN 的多 租户架构 掌握 Zookeeper 组件原理; 掌握 Hadoop 集群优化路径; 3 传统数据仓库在⾯对更⼤规模数据时显得⼒不从⼼，在寄希望于⼤数据平台时，MapReduce 编程门槛让很多数据分析师望⽽却步，⽽Hive 是基于Hadoop的⼀个数据仓库⼯具，可以将结构化的数据⽂件映射为⼀张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为 MapReduce任务进⾏运⾏。 其优点是学习成本低，⼤数据学习kou群74零零加【41三⼋yi】可以通过类SQL语句快速实现简单的 MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应⽤，⼗分适合数据仓库的统计分析。 本模块通过学习 Hive、Impala 等⼤数据 SQL 分析组件，让⽤户将隐匿在泥沙之下的数据价值挖掘出来。 所以在第三部分的学习中我们需要达到以下⽬标： 1、 安装部署 Hive; 理解 Hive 架构及执⾏原理 ; Hive 的优化(分区、桶) ; Hive SQL 语句优化; Hive 常见故障诊断; 4 在上个模块中，OLAP 类型的需求得到了很好的解决⽅案，即针对数据查询分析的应⽤。但是这些组件对于数据的随机删改并不擅长。针对 此种 OLTP 类型应⽤，⼤数据⽣态系统中有另外⼀类 组件处理这样的问题，那就是 NoSQL 家族。这部分将介绍 NoSQL 的数据模型和分 类，着重讲述最具代表的 HBase。 ZooKeeper是⼀个分布式的，开放源码的分布式应⽤程序协调服务，，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是⼀个为分布式应⽤提供⼀致性 服务的软件，提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。在本部分也会涉及。 所以在第四部分的学习中我们需要达到以下⽬标： 1 理解HBase 体系结构⽔平扩展的 优势; 部署 HBase ; 设计 HBase 表; 在这⾥我还是要推荐下我⾃⼰建的⼤数据学习交流qq裙： 142974151， 裙 ⾥都是学⼤数据开发的，如果你正在学习⼤数据 ，欢迎你加⼊， ⼤家都是软件开发党，不定期分享⼲货（只有⼤数据开发相关的），包括我⾃⼰整理的⼀份2019最新的⼤数据进阶资料和⾼级开发教程，欢 迎进阶中和进想深⼊⼤数据的⼩伙伴 2 理解 zookeeper 在 HBase集群 【大数据学习计划】的概述是指导初学者逐步进入大数据领域的详细路线图。这份计划强调了基础知识的重要性，特别是Linux操作系统和数据库知识，以及Hadoop生态系统的关键组件。以下是各个部分的学习目标和主要内容： **第一部分：基础篇** - **Linux**：学习Linux操作系统体系结构，如服务管理和包管理，掌握NTP协议时间服务器的设置，了解关系型数据库理论，特别是MySQL的安装、部署、备份和恢复。这些知识是搭建和管理Hadoop集群的基础。 - **数据库**：熟悉MySQL的使用，为对比RDBMS（关系型数据库管理系统）与NoSQL数据库做准备。 - **文件系统和内核参数**：深入理解Linux文件系统，学习内核参数调整和Java虚拟机相关知识，为后续的分布式文件系统学习扫清障碍。 **第二部分：Hadoop核心组件篇** - **HDFS和MapReduce**：搭建单节点模拟分布式集群，掌握HDFS的基本操作，理解其架构和读写流程，能够分析HDFS元数据。同时，学习Flume，用于日志采集、聚合和传输，提升数据处理能力。 - **Hadoop集群扩展**：构建多节点可扩展集群，部署HDFS高可用架构，掌握YARN的多租户架构，理解Zookeeper组件原理，优化Hadoop集群性能。 **第三部分：数据分析工具篇** - **Hive和Impala**：安装部署Hive，了解其架构和执行原理，进行Hive的优化，如分区和桶策略，优化Hive SQL语句，解决常见故障。Hive提供了类SQL接口，简化了大规模数据的统计分析工作。 **第四部分：NoSQL与协调服务篇** - **NoSQL**：学习NoSQL的数据模型和分类，尤其是HBase。HBase是应对大规模数据处理，尤其是OLTP（在线事务处理）需求的重要工具。 - **Zookeeper**：理解Zookeeper在分布式应用中的协调作用，如配置维护、名字服务等，它在HBase集群中起到关键支持角色。 总体来说，这个学习计划旨在通过四个阶段，帮助学习者掌握大数据的基础知识，包括操作系统、数据库、分布式计算和数据存储，最终能够在实际项目中运用Hadoop及相关工具进行大数据处理和分析。通过不断实践和学习，将能有效地提升在大数据领域的专业技能。