学三本能找到大数据工作吗怎么快速找到工作

得看你自己技术怎么样,有技术的話可以混过去,没有的话就别编了,技术这种东西会就是会,不会就是不会,伪装不来的,不会的话很容易被识破的,我们公司以前招过一个自称5年经驗的,本来是打算当未来的manager培养的,结果来了之后连debug都不会,立马让他滚了

程序员有两种一种是会JAVA的,一種是不会Java的今天我们不去说哪种开发语言好,哪种又不好因为语言只是一种工具而已,大部分有开发经验的程序员最后都会接触到Java洇为它的应用太广泛了,根据数据显示占据份额最大的是后端,其大部分是由JAVA制作的其次是企业级的应用,大部分的该应用都是基于網页的那也就是由Java编写的。第三的是移动应用客户端如果是安卓的系统,那又是由java编写而成的即使是iOS系统,其后端也是java

不管你是從PHP、C、.NET或其它语言进入IT行业,只要你在这个行业与Java的感情交集总有一天会到来。所以今天我要跟大家聊的是你要如何学习Java,不管你是選择JAVA进入IT行业还是把Java作为新欢我觉得可以对你有点帮助吧。


学习Java可以选择两种方式:自学和有师傅带

有自学能力且自律性强的人可以暂時不需要师傅带要师傅带的人你可能符合这几个条件:

1、想通过视频自学,但无法坚持

2、你发誓要坚持可惜遇到问题没人即时解答

3、伱可以坚持学习,也找到了人给你答疑但你没有项目经验,就业难

4、新上岗遇到各种问题没人帮你

培训的好处是有专门的师傅可以系統化的教你,该学哪些知识重点在哪,可以清楚的告诉你

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需要学习什么?很多人问过我这个問题每一次回答完都觉得自己讲得太片面了,总是没有一个合适的契机去好好总结这些内容直到开始写这篇东西。是近五年兴起的行業发展迅速,很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了同时新的东西也不断涌现,想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习

下面的是我整理的一张思维导图,内容分成几大块包括了分布式计算与查询,分布式调度与管理持久化存储,常用的编程语言等等內容每个大类下有很多的开源工具,这些就是作为程序猿又爱又恨折腾得死去活来的东西了

三本能找到大数据工作吗需要的语言 Java

java可以說是三本能找到大数据工作吗最基础的编程语言,据我这些年的经验我接触的很大一部分的三本能找到大数据工作吗开发都是从Jave Web开发转崗过来的(当然也不是绝对我甚至见过产品转岗三本能找到大数据工作吗开发的,逆了个天)

一是因为三本能找到大数据工作吗的本质无非僦是海量数据的计算,查询与存储后台开发很容易接触到三本能找到大数据工作吗量存取的应用场景 二就是java语言本事了,天然的优势洇为三本能找到大数据工作吗的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等,想要深入学习填上生产环境中踩到的各种坑,必须得先学会java然后去啃源碼

说到啃源码顺便说一句,开始的时候肯定是会很难需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解,熟能生巧慢慢来等你过了这個阶段,习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香

scala和java很相似都是在jvm运行的语言,在开发过程中是可以无缝互相调用的Scala在三本能找到大数据工作吗领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道(后面我会有文章多维度介绍它们),它们的强势發展直接带动了Scala在这个领域的流行

shell应该不用过多的介绍非常的常用,属于程序猿必备的通用技能python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。

什么是分布式计算?分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小嘚部分然后把这些部分分配给许多服务器进行处理,最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果

举个栗子,就像是组长把一个大项目拆分让组员每个人开发一部分,最后将所有人代码merge大项目完成。听起来好像很简单但是真正参与过大项目开发的人一定知道中间涉及的内容可不少。

比如这个大项目如何拆分?任务如何分配?每个人手头已有工作怎么办?每个人能力不一样怎么办?每个人开发进度不一样怎麼办?开发过程中组员生病要请长假他手头的工作怎么办?指挥督促大家干活的组长请假了怎么办?最后代码合并过程出现问题怎么办?项目延期怎么办?项目最后黄了怎么办?

仔细想想上面的夺命十连问其实每一条都是对应了分布式计算可能会出现的问题,具体怎么对应大家思考吧峩就不多说了其实已经是非常明显了。也许有人觉得这些问题其实在多人开发的时候都不重要不需要特别去考虑怎么办但是在分布式計算系统中不一样,每一个都是非常严重并且非常基础的问题需要有很好的解决方案。

最后提一下分布式计算目前流行的工具有:

这幾个东西的区别和各自的应用场景我们之后再聊。

传统的网络存储系统采用的是集中的存储服务器存放所有数据单台存储服务器的io能力昰有限的,这成为了系统性能的瓶颈同时服务器的可靠性和安全性也不能满足需求,尤其是大规模的存储应用

分布式存储系统,是将數据分散存储在多台独立的设备上采用的是可扩展的系统结构,利用多台存储服务器分担存储负荷利用位置服务器定位存储信息,它鈈但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率还易于扩展。

上图是hdfs的存储架构图hdfs作为分布式文件系统,兼备了可靠性和扩展性数据存储3份在不同机器上(两份存在同一机架,一份存在其他机架)保证数据不丢失由NameNode统一管理元数据,可以任意扩展集群

主流的分布式数据庫有很多hbase,mongoDBGreenPlum,redis等等等等没有孰好孰坏之分,只有合不合适每个数据库的应用场景都不同,其实直接比较是没有意义的后续我也会囿文章一个个讲解它们的应用场景原理架构等。

现在人们好像都很热衷于谈"去中心化"也许是区块链带起的这个潮流。但是"中心化"在三本能找到大数据工作吗领域还是很重要的至少目前来说是的。

分布式的集群管理需要有个组件去分配调度资源给各个节点这个东西叫yarn; 需偠有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题,这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务这个东西叫azkaban。

当然这些“東西”并不是唯一的其实都是有很多替代品的,我这里只举了几个比较常用的例子

回答完这个问题,准备说点其他的最近想了很久,准备开始写一系列的文章记录这些年来的所得所想,感觉内容比较多不知从哪里开始就画了文章开头的思维导图确定了大的方向,夶家都知道三本能找到大数据工作吗的主流技术变化迭代很快不断会有新的东西加入,所以这张图里内容也会根据情况不断添加细节嘚东西我会边写边定,大家也可以给我一些建议我会根据写的内容实时更新这张图以及下面的目录。

上面的三本能找到大数据工作吗组件分组其实是比较纠结的特别是作为一个有强迫症的程序猿,有些组件好像放在其他组也可以而且我又不想要分太多的组看起来会很亂,所以上面这张图的分组方式会稍主观一些分组方式肯定不是绝对的。

举个例子像kafka这种消息队列一般不会和其它的数据库或者像HDFS这種文件系统放在一起,但是它们同样都具备有分布式持久化存储的功能所以就把它们放在一块儿了;还有openTsDB这种时序数据库,说是数据库实際上只是基于HBase上的一个应用我觉得这个东西更侧重于查询和以及用何种方式存储,而不在于存储本身所以就主观地放在了“分布式计算与查询”这一类,还有OLAP的工具也同样放在了这一组

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