我是个Java开发者,我到底要不要学大数据开发?

一入编程深似海,从此女神是路人。没办法,这行就这样。你不学Spring,总不是跑去学JVM/微服务架构/分布式去了,不断学习根本避免不了。所以关键在于把时间投在学什么上比较划算。

明确表达我的观点,作为一名Javaer进阶大数据开发,短期小有所成,中期快速发展,长期来看Java程序员发展受阻,在数据驱动一切的时代,转型大数据行业更是未来发展的必然趋势

相比其他开发岗位,Java转型大数数据开发有着一骑绝尘的优势。那么,想要转型大数据开发工程师需要哪些必备技术储备呢?小编从招聘网站上调研多次,整理了一份BAT大数据工程师JD的技能图谱,对于想要提升技术能力转型Big Data的Java程序员们,提供一些学习方向上的借鉴和参考。

均来自BAT、TMD等大厂真实的岗位需求

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除去技能图谱外,还额外分享一套vip视频,廖雪峰联合前京东首席大数据架构师 老戚,专门选取了Hadoop底层框架原理Spark核心原理两大难点(也是入门大数据的核心重点技术),里面包含了老戚多年的架构经验总结和梳理,经过1个月梳理和准备录制出来的视频,一定能帮大家加深对大数据开发底层框架的理解和学习。

其实框架变来变去,底层却还是那些东西,学习源码练好内功,是学习大数据开发的基本要求,相信你看了这套VIP视频,能得到如下收获

1.深入理解大数据的架构底层平台、大数据的应用开发和平台之间的关系;

2.进而更好的把相应的平台知识和应用开发结合起来的方法。

分享内容包括:

Hadoop底层框架原理

1、Hadoop能干什么?

01. 一个命令就是MapReduce

02. hdfs,MapReduce,yarn简介

2、Hadoop的生态圈

01. Hadoop核心组件有哪些?

02. 广义Hadoop指什么?

03. spark与Hadoop之间有什么联系?

04. 生态圈中常用组件产品详细介绍

05. 典型的组合使用场景

3、Hadoop的Java,Python示例

4、千万级日活app用户实战案例

01. 数据埋点

02. 负载均衡

03. 消费写入hdfs

04. 提取固定格式数据

05. 用户相似度计算

06. 用户画像入库

07. 实时计算

5、某东大量nginx log均衡导入hive

01. log format

02. 切分

03. 入库

04. hive QL

05. 不战而屈人之兵

6、10个大数据实际开发中常见问题解决方案

Spark核心原理

1、Spark框架5大特点

2、SpARKit快速入门

3、Spark编程模型中的核心抽象:RDD

01. 什么是RDD?

02. RDD的生成方式

03. RDD五大特点

4、Spark application执行流程及调度原理

01. lineage血统

02. 宽依赖、窄依赖

03. DAG图

04. stage划分

05. action触发stage划分

06. pipeline

07. Task、TaskSet

08. DAGScheduler、TaskScheduler

5、Spark消息通信原理

01. spark容错

02. executor异常

03. worker异常

04. master异常

原文发布于微信公众号 - 程序猿DD(didispace)

原文发表时间:2019-05-21

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