导读：
经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。。。。。。。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。。
先扯一下大数据的4V特征：
现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS 眼花了吧，上面的有30多种吧，别说精通了，全部都会使用的，估计也没几个。
第一章：初识Hadoop1.1 学会百度与Google不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。
1.2 参考资料首选官方文档特别是对于入门来说，官方文档永远是首选文档。
1.3 先让Hadoop跑起来Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。 关于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么：
自己搭建Hadoop，请使用第一步和第二步，能让它跑起来就行。
1.4 试试使用HadoopHDFS目录操作命令；
知道Hadoop的系统日志在哪里。 1.5 你该了解它们的原理了MapReduce：如何分而治之； 1.6 自己写一个MapReduce程序请仿照WordCount例子，自己写一个（照抄也行）WordCount程序，
如果你认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。 第二章：更高效的WordCount2.1 学点SQL吧你知道数据库吗？你会写SQL吗？ 2.2 SQL版WordCount在1.6中，你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？ 给你看看我的: SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word; 这便是SQL的魅力，编程需要几十行，甚至上百行代码，我这一句就搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。 2.3 SQL On Hadoop之Hive什么是Hive？官方给的解释是：
为什么说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢？有的朋友可能不知道数据仓库，数据仓库是逻辑上的概念，底层使用的是数据库，数据仓库中的数据有这两个特点：最全的历史数据（海量）、相对稳定的；所谓相对稳定，指的是数据仓库不同于业务系统数据库，数据经常会被更新，数据一旦进入数据仓库，很少会被更新和删除，只会被大量查询。而Hive，也是具备这两个特点，因此，Hive适合做海量数据的数据仓库工具，而不是数据库工具。 2.4 安装配置Hive请参考1.1 和 1.2 完成Hive的安装配置。可以正常进入Hive命令行。 2.5 试试使用Hive请参考1.1 和 1.2 ，在Hive中创建wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。
2.6 Hive是怎么工作的明明写的是SQL，为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务？ 2.7 学会Hive的基本命令创建、删除表；
如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话》中第一章和第二章的流程认真完整的走了一遍，那么你应该已经具备以下技能和知识点：
从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行。 此时，你的”大数据平台”是这样的： 那么问题来了，海量数据如何到HDFS上呢？ 第三章：把别处的数据搞到Hadoop上此处也可以叫做数据采集，把各个数据源的数据采集到Hadoop上。 3.1 HDFS PUT命令这个在前面你应该已经使用过了。 put命令在实际环境中也比较常用，通常配合shell、python等脚本语言来使用。 建议熟练掌握。 3.2 HDFS APIHDFS提供了写数据的API，自己用编程语言将数据写入HDFS，put命令本身也是使用API。
3.3 SqoopSqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库Oracle/MySQL/SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。
自己下载和配置Sqoop（建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂）。
PS：如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具，那么建议熟练掌握，否则，了解和会用Demo即可。 3.4 FlumeFlume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，因为“采集和传输框架”，所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。
下载和配置Flume。
PS：Flume的配置和使用较为复杂，如果你没有足够的兴趣和耐心，可以先跳过Flume。 3.5 阿里开源的DataX之所以介绍这个，是因为我们公司目前使用的Hadoop与关系型数据库数据交换的工具，就是之前基于DataX开发的，非常好用。
PS：有兴趣的可以研究和使用一下，对比一下它与Sqoop。 如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的： 第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去前面介绍了如何把数据源的数据采集到Hadoop上，数据到Hadoop上之后，便可以使用Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？ 其实，此处的方法和第三章基本一致的。 4.1 HDFS GET命令把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。 4.2 HDFS API同3.2. 4.3 Sqoop同3.3.
4.4 DataX同3.5. 如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的： 如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话2》中第三章和第四章的流程认真完整的走了一遍，那么你应该已经具备以下技能和知识点： 知道如何把已有的数据采集到HDFS上，包括离线采集和实时采集； 你已经知道sqoop（或者还有DataX）是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具； 你已经知道flume可以用作实时的日志采集。 从前面的学习，对于大数据平台，你已经掌握的不少的知识和技能，搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapReduce来分析数据，把分析结果同步到其他数据源。 接下来的问题来了，Hive使用的越来越多，你会发现很多不爽的地方，特别是速度慢，大多情况下，明明我的数据量很小，它都要申请资源，启动MapReduce来执行。 第五章：快一点吧，我的SQL其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎，实在是有点慢。 因此SQL On Hadoop的框架越来越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto. 这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。关于三者的比较，请参考1.1. 我们目前使用的是SparkSQL，至于为什么用SparkSQL，原因大概有以下吧： 使用Spark还做了其他事情，不想引入过多的框架； Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署； 5.1 关于Spark和SparkSQL什么是Spark，什么是SparkSQL。 5.2 如何部署和运行SparkSQLSpark有哪些部署模式？ PS: Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。 关于Spark和SparkSQL，可参考 http:///archives/category/spark 如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的： 第六章：一夫多妻制请不要被这个名字所诱惑。其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。 在实际业务场景下，特别是对于一些监控日志，想即时的从日志中了解一些指标（关于实时计算，后面章节会有介绍），这时候，从HDFS上分析就太慢了，尽管是通过Flume采集的，但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件，这样会导致小文件特别多。 为了满足数据的一次采集、多次消费的需求，这里要说的便是Kafka。 6.1 关于Kafka什么是Kafka？ Kafka的核心概念及名词解释。 6.2 如何部署和使用Kafka使用单机部署Kafka，并成功运行自带的生产者和消费者例子。
关于Kafka，可以参考 http:///archives/category/kafka 如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的： 这时，使用Flume采集的数据，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费，其中一个消费者，就是将数据同步到HDFS。 如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话3》中第五章和第六章的流程认真完整的走了一遍，那么你应该已经具备以下技能和知识点：
从前面的学习，你已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能，而这其中的每一步，都需要一个任务（程序）来完成，各个任务之间又存在一定的依赖性，比如，必须等数据采集任务成功完成后，数据计算任务才能开始运行。如果一个任务执行失败，需要给开发运维人员发送告警，同时需要提供完整的日志来方便查错。 第七章：越来越多的分析任务不仅仅是分析任务，数据采集、数据交换同样是一个个的任务。这些任务中，有的是定时触发，有点则需要依赖其他任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候，仅仅靠crontab远远不够了，这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统，类似于AppMaster，负责分配和监控任务。 7.1 Apache Oozie1. Oozie是什么？有哪些功能？ 7.2 其他开源的任务调度系统Azkaban： https://azkaban./ light-task-scheduler： https://github.com/ltsopensource/light-task-scheduler Zeus： https://github.com/alibaba/zeus 等等……
如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的： 第八章：我的数据要实时在第六章介绍Kafka的时候提到了一些需要实时指标的业务场景，实时基本可以分为绝对实时和准实时，绝对实时的延迟要求一般在毫秒级，准实时的延迟要求一般在秒、分钟级。对于需要绝对实时的业务场景，用的比较多的是Storm，对于其他准实时的业务场景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。当然，如果可以的话，也可以自己写程序来做。 8.1 Storm1. 什么是Storm？有哪些可能的应用场景？ 8.2 Spark Streaming1. 什么是Spark Streaming，它和Spark是什么关系？ 如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的： 至此，你的大数据平台底层架构已经成型了，其中包括了数据采集、数据存储与计算（离线和实时）、数据同步、任务调度与监控这几大模块。接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。 第九章：我的数据要对外通常对外（业务）提供数据访问，大体上包含以下方面： 离线：比如，每天将前一天的数据提供到指定的数据源（DB、FILE、FTP）等；离线数据的提供可以采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。 实时：比如，在线网站的推荐系统，需要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据，这种要求延时非常低（50毫秒以内）。 根据延时要求和实时数据的查询需要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。 OLAP分析：OLAP除了要求底层的数据模型比较规范，另外，对查询的响应速度要求也越来越高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择。 即席查询：即席查询的数据比较随意，一般很难建立通用的数据模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。 这么多比较成熟的框架和方案，需要结合自己的业务需求及数据平台技术架构，选择合适的。原则只有一个：越简单越稳定的，就是最好的。 如果你已经掌握了如何很好的对外（业务）提供数据，那么你的“大数据平台”应该是这样的： 第十章：牛逼高大上的机器学习关于这块，我这个门外汉也只能是简单介绍一下了。数学专业毕业的我非常惭愧，很后悔当时没有好好学数学。 在我们的业务中，遇到的能用机器学习解决的问题大概这么三类：
大多数行业，使用机器学习解决的，也就是这几类问题。 入门学习线路： 数学基础； 机器学习实战（Machine Learning in Action），懂Python最好； SparkMlLib提供了一些封装好的算法，以及特征处理、特征选择的方法。 机器学习确实牛逼高大上，也是我学习的目标。 那么，可以把机器学习部分也加进你的“大数据平台”了。 近期精彩活动（直接点击查看）： 版权声明： |
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