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三个月大数据研发学习计划

作者/分享人:Fickr孫啟誠
现为区块链技术研究员,曾为互金公司大数据研发工程师。

本场 Chat 是我个人用 3 个月业余时间从一名 Java 后端工程师转型为大数据研发的经历分享。我将在文中为普通程序猿制定一个详细的学习计划,目的在于用 3 个月的时间蜕变成为一名大数据研发人员,并胜任一份大数据研发的工作。主要内容包括:

  1. 大数据行业概述
  2. 大数据工程师技能要点
  3. 3 个月详细的学习计划
  4. 学习资料推荐与分享
  5. 大数据项目案例分析
  6. 后续持续学习资源推荐
  7. 持续答疑

实录提要:

  • 若入行大数据,那入行的技术水平大概是怎样的?
  • 如何做到保证三个月的时间里,学习进度跟上计划,不被琐事打扰的?
  • 三个月的学习中,遇到的最大困难是什么?
  • 在学习完上述知识点之后如何找到一份大数据的工作?
  • 在学习过程中,遇到了某些束手无策的难题时,有哪些途径解决?
  • 在工作实践中,对于 Java 虚拟机的应用多吗?
  • 目前大数据工程师、大数据分析师,在实际工作中算法的应用是不是占比很大?
  • 除了大数据方面的技术,J2EE 方面或者 Java 方面还需要什么技术要求吗?
  • 关于 JVM,需要了解到什么程度,能举一个具体点的例子吗?
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文章出炉
交流日期
     
17.09.30
17.10.13
17.10.18 20:30
查看文章评论/提问
011 个月前
emmm,现在实时stom用的少了吧
叶子的翅膀2 个月前
百度网盘打不开,可以另外发一个吗
晓晓10 个月前
本人大四非计算机专业学生,有一些python、C#基础,自学了一段时间的大数据,目前能用scala写基本的数据处理程序,学习顺序和作者的不是特别相同。在初学阶段,最最痛苦的是环境的搭建,十分消磨学习热情。一开始用虚拟机搭了自己的小集群,linux命令就是在搭集群的过程中学会的。后来发现有资源提供了虚拟系统,可以直接把环境下载下来,是在网易云课堂中的子雨大数据,当然最好的还是有一个真正的集群来练手。然后就是敲了敲scala,了解了一下maven,按照spark官方文档研究了下rdd,处理数据主要是用idea写成jar包然后提交运行。最近还敲了敲SQL。 现在看了作者的学习路径,感觉自己应该是没走太多弯路。其实我算是跳过了hadoop直接写的spark程序,并没有看过hadoop权威指南。现在用spark比较多,感觉scala与python还是有很多相似之处的,而且java、scala可以混着编,基本上用不到写纯java的mr程序,_(:з」∠)_。 最后觉得作者的文章里可以加上SQL基础还有数据库基本知识。 学无止境,继续努力。
arsonal1 年前
四台虚拟机配置,核数,内存分配是什么样的!
   2 年前
百度网盘的链接挂了, 能不能补一个? 谢谢
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