빅데이터의 보급으로 많은 사람들이 빅데이터의 개발과 학습에 몰두하게 되었다. 하지만 최근 인터넷에서는 빅데이터가 배우기가 너무 어려워서 빅데이터를 배우면 울고 싶다는 소리가 들려왔다. 사실 공부는 그렇게 간단하지 않지만, 노력해도 큰 데이터를 잘 배우지 못한다면, 자신의 학습 방법에 문제가 있는지 반성해야 한다. 다음 작은 편부터 보여 드릴게요. 빅데이터가 정말 그렇게 배우기 어렵나요?
단계 1: 대규모 데이터 기반 향상
이 단계에서는 Linux 운영 기반, 셸 프로그래밍, Zookeeper 클러스터, Hadoop 클러스터 환경 준비에 중점을 두어 Linux 기반이 없거나 Linux 기반이 약한 학생들이 능숙하게 사용할 수 있도록 도와줍니다.
Linux, Linux 에 소프트웨어 설치 숙련, 로드 밸런싱, 신뢰성 등의 클러스터 관련 개념에 익숙 함, 인터넷의 높은 동시, 높은 신뢰성 서비스 아키텍처 구축, 대용량 데이터 콘텐츠에 대한 심층 학습을 위한 준비.
2 단계 대형 데이터 Hadoop 오프라인 분산 시스템
빅 데이터 Hadoop 오프라인 분산 시스템
3 단계 데이터를위한 폭풍 실시간 계산 시스템
이 단계에서는 Storm 내부 메커니즘과 원리에 대한 심층적인 설명과 실천, 그리고 Storm 실시간 간판의 사례를 통해 학습자는 전체 프로젝트 개발 아이디어와 아키텍처 설계를 가질 수 있습니다. 데이터 수집에서 실시간 컴퓨팅에 이르기까지 데이터 저장소, 포그라운드 전시에 이르는 프로그래밍 능력을 습득할 수 있습니다.
4 단계 데이터 스톰 프로젝트 실전
온라인 비즈니스 시스템 로그를 실시간으로 수집하고, 폭풍 흐름 계산 플랫폼을 실시간으로 분석하고, 예외 메시지를 표시하고, 경보 비즈니스 알림 관계자를 호출하고, 비즈니스 시스템 운영을 모니터링하는 기능을 구현하고, 로그를 기반으로 모니터링하며, 모니터링에는 특정 규칙이 필요합니다. 모니터링 규칙을 트리거하는 로그 정보는 문자 메시지와 메일을 통해 경고합니다.
5 단계 데이터를위한 스파크 스토리지 컴퓨팅 시스템
Spark 는 배치 처리, 대화식 쿼리 (Spark SQL), 실시간 스트리밍 등에 사용할 수 있습니다. 이 단계에서 Spark 의 원스톱 처리 프레임워크를 설명함으로써 학습자는 Spark 관련 개발 기술을 습득하여 Spark 관련 업무를 감당할 수 있는 능력을 확보할 수 있습니다.
6 단계 데이터 스파크 프로젝트 실제 전투
사용자 초상화는 사용자의 기본 속성, 사회적 속성, 생활습관, 소비업계 등에서 추상화된 라벨링 사용자 모델입니다. 사용자 초상화를 만드는 핵심 작업은 사용자에게 라벨을 붙이는 것입니다. 이는 사용자 정보 분석을 통해 매우 세밀한 피쳐 인식을 수행하는 것입니다.
마지막으로, 변샤오가 말하고 싶은 것은, 사람들이 큰 데이터를 공부할 때 울고 싶을 때, 진지하게 반성하는 것이다. 너 정말 열심히 일하니? 자신의 학습 방법에 정말 문제가 없나요? 이 두 가지 문제를 해결하기만 하면 큰 데이터가 정말 그렇게 배우기 어렵지 않다는 것을 알게 될 것이다.