Welche Technologien für Big Data lernen müssen

In den letzten Jahren ist der Bereich der hochmodernen Informationstechnologie sehr heiß geworden. Es ist nicht nur das Zeitalter von Big Data. Es gibt auch das Zeitalter des Internet of Things Cloud Computing. Auch das Zeitalter des mobilen Internets und des Roboters ist den Menschen bekannt. Auch künstliche Intelligenz erhält viel Aufmerksamkeit. Jedes dieser Gebiete wurde bekannt. Was also ist Big Data? Was sind die technischen Aspekte von Big Data? Vielleicht haben viele Menschen kein klares Verständnis für diese Probleme.

Die Entwicklung von Big Data lässt sich in drei wichtige Phasen unterteilen. Keimungsphase, Reifephase und großflächige Anwendungsphase. Die 1990er bis zum 21. Jahrhundert. Mehrere intelligente Tools und Managementtechniken wurden entwickelt und angewendet. Damit haben wir das Embryonalstadium von Big Data erfolgreich überstanden. Das erste Jahrzehnt des 21. Jahrhunderts war eine Zeit der Reife. Das Hauptzeichen ist, dass Big-Data-Lösungen allmählich reifen. Es bildet zwei Kerntechnologien des verteilten Systems und des parallelen Rechnens. Big-Data-Technologien wie MapReduce und Googles GFS sind gefragt. Die Hadoop-Plattform hat sich durchgesetzt.

Nach 2010 ist die groß angelegte Bewerbungsphase. Datenanwendungen durchdringen alle Lebensbereiche. Datengesteuerte Entscheidungsfindung. Die Intelligenz der Informationsgesellschaft verbessert sich rapide. Vor dem Erlernen der Big-Data-Technologie ist das Beherrschen der Programmierung ein Muss. Die Linux Foundation ist ebenfalls erforderlich. Die Hauptanalyse lautet wie folgt:

Programmiergrundlagen sind eine der Grundlagen des Big-Data-Lernens.

Java: Lernen Sie einfach die Standardversion von JavaSE. JSP, Spring, Struct, Hibernate, Tomcat, Servlet, Mybaits sind JavaEE-orientierte Technologien. Und diese Technik wird bei Big Data selten verwendet. Sie müssen es nur wissen. Sie müssen jedoch noch wissen, wie Java eine Verbindung zur Datenbank herstellt. Wie JDBC müssen Sie es beherrschen. Einige Schüler sagten, warum man nicht überwintern oder Mybaits lernen sollte. Diese können sich auch mit der Datenbank verbinden. Aber das Erlernen dieser Dinge kann viel Zeit in Anspruch nehmen. Und es wird nicht oft am Arbeitsplatz verwendet. Wir haben noch niemanden gesehen, der mit diesen beiden Dingen Big Data verarbeitet. Natürlich, wenn Sie genug Energie haben. Sie können die Prinzipien von To Hibernate oder Mybaits lernen. Studieren Sie nicht nur APIS. Dies wird Ihr Verständnis der Java-Operationsdatenbank verbessern. Denn der Kern dieser beiden Technologien ist Java Reflection plus verschiedene Anwendungen von JDBC.

Python: Obwohl es einfach ist, Big Data zu lernen. Sie müssen nur eine Programmiersprache beherrschen. Meistens müssen andere Programmiersprachen auch ein wenig wissen.

Scala: Das oben erwähnte Java wird hauptsächlich für Hadoop entwickelt. Hier ist die Programmiersprache Scala. Dies ist hauptsächlich eine Studie des Spark-Ökosystems. Die Betonung der beiden Richtungen ist sprachlich unterschiedlich. Du hast eine Wahl.

Das zweite Fundament, das Sie brauchen: Linux

Linux: Weil Big-Data-bezogene Software unter Linux ausgeführt wird. Linux muss also noch etwas lernen. Linux lernen. Es wird eine große Hilfe sein, die Beherrschung von Big-Data-bezogenen Technologien zu beschleunigen. Es gibt Ihnen ein besseres Verständnis von Big-Data-Software. Wie Hive, HBase, Hadoop, Spark und so weiter. Und ihre Betriebsumgebung und Netzwerkumgebungskonfiguration.