在Java基础入门学习阶段，Java基础数据类型无疑是基础当中的重点，掌握基础数据类型，对于后续去理解和掌握更深入的理论，是有紧密的关联性的。 今天的大数据开发学习，我们就来讲讲，Java八种基础数据类型。 在通常时候只要没有声明浮点型数据基本都默认为double型，如果需要表示一个数据为float时，在数据后面加上“F”即可。 将6种数据类型按顺序排列一下： double>float>long>int>short>byte 如果从小转换到大，那么直接转换是允许的，但是如果从大转换到小，又或者char和其他6种数据类型转换，则强制转换是必须使用的 关于大数据开发，Java基础数据类型，以上就为大家做了基本的介绍了。了解和掌握Java基础数据类型，在早期的Java学习当中，是非常基础也非常重要的部分，想要吧Java学好，基础一定要重视。
因为最近工作用到java，所以了解一些java的知识，当然这篇文章也是适用于有语言基础的，因为是用于快速熟悉java的一些语法规范，并没有整理细节的内容，零基础的不适合看这篇文章 Hello world 标识符要求(变量) 不能数字开头 不可以使用关键字 严格区分大小写 Java中的名称规范： 包含多词组组成时，都小写 类名接口名，多个单词组成时，使用大驼峰方式 变量名和函数名：多个单词组成时，小驼峰法 常量名：所有的字母都大写，多单词时每个单词用下划线连接 常量 不能改变的数值 整数常量 小数常量 布尔型常量 字符串常量 null常量 变量 数据类型 变量名 = 初始化值 变量的作用范围，就是它所在的 // 这里就是进行了隐式转换 byte b2 = (byte)i; // 这里是显式转换 System.out.println(b2); } } 表达式的数据类型自动提升 同一种类型数据的集合，其实就是一个容器 可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素 元素类型[] 数组名 = new 元素类型[元素个数或者数组长度] 例子 int [] arr = new
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随着大数据炒的越来越火热，很多大学已经陆续开设了大数据相关课程。0基础学习大数据路线是什么呢？ 加米谷大数据理论＋代码＋实战＋实操的独有课程体系，下面是加米谷的0基础大数据开发课程大纲： 第一阶段：Java设计与编程思想 学习内容：Java设计与编程思想 学习目标：Java基础、Java面向对象、 Java高级、数据库与JDBC 学习效果：熟练掌握Java语法并灵活运用，能够开发后台应用 第二阶段 Web前端开发 学习内容：Web前端开发 学习目标：HTML基础、CSS3基础、JS脚本编程 学习效果 ：能够基于HTML+CSS+JQuery进行前端开发 第三阶段 JavaEE进阶 学习内容：JavaEE进阶 学习目标：JavaWeb后端开发、SSM框架 学习效果：掌握主流JavaWeb框架并灵活运用 第四阶段大数据基础 学习内容：大数据基础 学习目标：Linux基础、Maven基础 学习效果：熟练掌握Linux及Maven等相关知识并灵活运用 第五阶段 HDFS分布式文件系统 学习内容：HDFS分布式文件系统
企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。 今天的大数据开发分享，我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。 数据仓库，是数据存储管理的重要一环，基于Hadoop的数据仓库工具Hive，提供类SQL语言，HiveQL去实现基本的查询。 大数据背景下的数据仓库 在企业应用场景下，大数据规模是越来越大的，而且一旦涉及到需要启用Hadoop，那么所面临的数据是传统数仓无法稳固支撑的。 首先，传统数据仓库基于关系型数据库，横向扩展性较差，纵向扩展有限，无法满足快速增长的海量数据存储需求； 其次，传统数据仓库只能存储结构化数据，无法处理不同类型的数据，企业业务发展，数据源的格式越来越丰富 ③Impala Impala作为新一代开源大数据分析引擎，最初参照Dremel（由Google开发的交互式数据分析系统），支持实时计算，提供与Hive类似的功能，在性能上高出Hive3~30倍。
从2005年Hadoop项目诞生开始，到如今发展到相对成熟稳定的阶段，Hadoop技术在大数据处理当中的重要性无疑是值得关注的，很多企业也在招聘Hadoop数据工程师。 那么大数据Hadoop技术好学吗，下面我们先来了解一下。 在企业当中，大数据相关业务的开发，离不开Hadoop数据工程师，这也是为什么Hadoop数据工程师如今为什么能够身价水涨船高的原因。 想要成为Hadoop数据工程师，那么掌握Hadoop相关的大数据技术是基础，很多人会问大数据Hadoop技术好学吗，从企业对大数据工程师的招聘需求来说，掌握Hadoop技术的大数据工程师，无疑是受到欢迎的 作为大数据技术发展的优势。 Hadoop数据工程师，在国内企业的招聘当中，是非常普遍的职位之一，从Hadoop工程师开始培养，随着工作经验和技术实力的提升，可以往大数据挖掘师、大数据分析师、大数据算法工程师、大数据架构师等方向发展
作为大数据重要基础的Java语言，在大数据学习当中的重要性还是非常高的。Java作为一门有着悠久历史的语言，想要学好还是有很多可参考借鉴的学习思路的。 今天的Java大数据开发分享，我们主要来讲讲Java基础类库和API。 三、单元测试库 单元测试技术的使用，是区分一个一般的开发者和好的开发者的重要指标。常见的单测框架有JUnit，Mockito和PowerMock。 四、通用类库 通用类库是经过无数开发者实践过的，无论是实用性还是在性能等方面，都值得一试，例如Apache Commons和Google Guava。 关于大数据开发，Java基础类库和API，以上就为大家做了简单的介绍了。在Java技术生态当中，丰富的类库可以提供高效的解决方案，但是同时，也需要有选择性地去学习，知道什么时候用什么。
在学习大数据开发时，shell的特殊符号也是基础的重要组成部分。把特殊符号牢记在心，对我们的工作效率提升有很大的帮助，内容较多，建议收藏后观看。 /bin/bash;其他地方作为注释使用 5. ;分号 语句的分隔符。在shell文件一行写多条语句时，使用分号分割。 6. ;; 双分号。 在使用case选项的时候，作为每个选项的终结符。 括号中的命令将会新开一个子shell顺序执行，所以括号中的变量不能够被脚本余下的部分使用。括号中多个命令之间用分号隔开，最后一个命令可以没有分号，各命令和括号之间不必有空格。 （2）用于初始化数组。 如：array=(a b c d) 36. {} 大括号 代码块标识符，一般用于函数定义时表明函数体。 以上就是本期的所有内容了，每一种语言的特殊符号是最为基础常见，但又非常重要。是我们基础学习的重要部分，无论在哪种工作中基础都是根，即使是在大数据开发的学习中，这特殊符号的基础也得牢记于心。
99%被忽视的数据 所谓大数据，让我们抛开其4V的特性，思考一些究竟有哪些数据应该进行分析，很多人将大数据理解为微博、微信等非结构化数据，实际上，很多行业/企业并不拥有这些数据，这些数据通常掌握在互联网厂商手里 ，对于很多行业/企业来说，基于互联网的应用很多还都是一个尝试性的阶段，对于互联网大数据分析还不是一个急迫的需求。 据Verint数据分析公司所提供的数据，大部分Call Center能够利用的数据<1%(如图所示)，其中，被使用的1%数据也仅限于日常管理，没有能够和企业战略和业务发展产生交集。 ? 对于大数据分析支撑系统而言，这就需要其能够支持开放数据接口，对于Verint这样的平台而言，已经具备了这样的分析能力。 所以，对于用户而言，当务之急还是能够充分重视Call Center等用户交互数据的价值，通过数据分析，改进企业业务流程，所谓大数据应用落地，不妨从Call Center音频数据开始!很见效，也很简单!
Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等岗位，基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地。 而在Java大数据开发岗上，这种说法同样有可参考之处。 这几年在大数据的影响下，学Java走大数据开发方向的热度很高。 大数据开发的编程语言，以Java为主，因为主流的开源框架，基本上都是Java语言，或者提供Java API，掌握Java是进行大数据开发的基础，Java大数据的说法也由此而来。 大数据应用开发，则是基于开源的Hadoop、Spark等基础架构，进行具体的应用开发，满足企业级的数据平台的各种实际数据需求。 关于Java大数据开发做什么，Java大数据开发成长路线，以上就为大家做了一个详细的介绍了。大数据在更多行业当中的落地应用，对大数据开发人才的需求也在增加，作为Java开发的一个新方向，前景可期。
零基础入门学习大数据开发，今天来了解Spark的基本概念。 Spark 生态系统 ? Spark 特点 高效 内存计算引擎，提供Cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享，减少数据读取的IO开销，值得注意的是，spark并不是将所有的数据都写入内存，相反spark默认是将数据写入磁盘 ，但spark支持将数据写入内存并计算。 使用DAG(有向无环图)引擎，可以减少多次计算之间中间结果写到HDFS的开销 使用多线程池模型来减少task启动开稍，shuffle过程中避免 不必要的sort操作以及减少磁盘IO操作 易用 提供了丰富的 集合，但是后台是分布在集群中不同的只读对象集合(由多个Partition构成) 弹性： 数据可以存储在磁盘或内存中(多种存储级别) Spark 程序架构 每一个程序的main函数运行起来都由两类组件构成
<数据猿导读> 硅谷著名投资机构Firstmark近期发布了2016年的大数据行业地形图，展现了如今大数据厂商的分布。 而进入2015年，随着大数据真正的开始广泛落地应用在各个领域，大数据这个词似乎变得非常常见，也开始为大家所接受。 然而，由于因为大量的开源活动的进行，大数据基础架构仍在继续蓬勃发展。 一方面Spark在这一年发展迅猛，作为利用内存进行处理的开源框架，在我们发表旧版本蓝图时就开始引起众多的议论。 大数据应用---加速落地 既然一些核心基础架构的挑战已然突破，应用层的大数据也随之正在迅速建立起来。 同时，国内大数据的应用场景和环境、特性与海外也有许多不相同的地方，对于众多引进入国内的海外厂商产品，或者是基于海外的开源产品构建的平台，在实际应用中会存在“水土不服”的问题。
SpringMVC 是类似于 Struts2 的一个 MVC 框架，在实际开发中，接收浏览器的请求响应，对数据进行处理，然后返回页面进行显示，但是上手难度却比 Struts2 简单。 在 Service 下可以通过 Spring 的声明式事务操作数据访问层，而在业务层上还允许我们访问 NoSQL ，这样就能够满足异军突起的 NoSQL 的使用了，它可以大大提高互联网系统的性能。 很多应用程序的问题在于处理业务数据的对象和显示业务数据的视图之间存在紧密耦合，通常，更新业务对象的命令都是从视图本身发起的，使视图对任何业务对象更改都有高度敏感性。 基于请求驱动指的就是使用请求-响应模型，框架的目的就是帮助我们简化开发，SpringMVC也是要简化我们日常Web开发。 View类型（jsp、freemarker、velocity） 一般情况下需要通过页面标签或者页面模板技术将模型数据通过页面展示给用户，需要由程序员根据业务需求开发具体的页面。
UDF 开发实例 3.3.1. Step 1 创建 Maven 工程 <dependencies> <! Step 2 开发 Java 类集成 UDF public class MyUDF extends UDF { public Text evaluate(final Text str) { Step 5 设置函数与我们的自定义函数关联 create temporary function my_upper as 'cn.itcast.udf.ItcastUDF'; ? 3.3.6. Step 6 使用自定义函数 select my_upper('abc');
rightOuterJoin: (spark,(Some(1),100)) (spark,(Some(2),100)) 共享变量 广播变量 广播变量（broadcast variables）允许程序开发人员在每个机器上缓存一个只读的变量 通过这种方式，就可以非常高效地给每个节点（机器）提供一个大的输入数据集的副本。 Spark的“动作”操作会跨越多个阶段（stage），对于每个阶段内的所有任务所需要的公共数据，Spark都会自动进行广播。通过广播方式进行传播的变量，会经过序列化，然后在被任务使用时再进行反序列化。 这就意味着，显式地创建广播变量只有在下面的情形中是有用的：当跨越多个阶段的那些任务需要相同的数据，或者当以反序列化方式对数据进行缓存是非常重要的。 累加器 累加器是仅仅被相关操作累加的变量，通常可以被用来实现计数器（counter）和求和（sum）。 Spark原生地支持数值型（numeric）的累加器，程序开发人员可以编写对新类型的支持。
本期就给大家带来HBase的合并的小技巧。无论是在大数据开发的学习中还是其他的学习，小技巧都能够在我们的学习路上带来很多实用的帮助。 一、概述 老规矩，先来给大家复习下一些基础知识，免得又忘了。 HBase表的基本单位是Region，日常调用HBase API操作一个表时，交互的数据也会以Region的形式进行呈现。 2123317375.png 从图中可知 HRegion：一个Region可以包含多个Store； Store：每个Store包含一个Memstore和若干个StoreFile； StoreFile：表数据真实存储的地方 3.运维人员发现硬盘空间不够，则会手动触发合并，因为删除了过期数据，腾出空间。 HB7add29012eac247e6e00be3444eb88.png 以上就是本期的所有内容了，至此大数据开发的HBase的知识点也告一段落了，如果忘了之前的知识，可以翻一翻我的文章，我都是按学习顺序写的
在这样大规模数据上进行多次迭代计算，是传统计算方法解决不了的，这也是Google研究大数据技术的原因，并因此诞生大数据产业。 关联分析 大数据计算的重要场景之一。 通过商品订单，可发现频繁出现在同一购物篮里商品间的关联关系，这种大数据关联分析也被称作是“购物篮分析”，频繁出现的商品组合被称作是“频繁模式”。 ，所有商品组合更是大数字；而电商网站商品种类更多，历史订单数据也庞大，虽有大数据技术，但资源依然有限。 数据挖掘其实在大数据出现之前，甚至在计算机出现之间就已经存在了，因为挖掘数据中的规律可以帮助我们更好地认识这个世界，最终实现更好地改造这个世界。 大数据技术使数据挖掘更加方便、成本更低，而几乎各种大数据产品都有对应的算法库可以方便地进行大数据挖掘。所以请保持好奇心，通过数据挖掘发现规律，进而可以创造更多的价值。
首先说说数据仓库系统构建过程中一些主要的环节： 1. 数据收集 2. ETL 3. 报表系统的开发 4. 基础技术环境的构建、维护 5. 算法、数据挖掘 6. 类似于AB测试系统各个数据应用系统的开发 7. 数据安全、备份 基本上1，3 ，4 ，6，7项工作是属于工程属性比较强的工作，2，5项属于工程和领域知识有交叉的工作。 1. 数据收集。 这个环节需要一个根据具体的业务需要，通过ETL过程形成数据仓库的层次化体系结构以及抽象概念系统，以便于后续的报表开发和数据分析、数据挖掘。 3. 报表系统开发。 技术上需要一个开发工程师来做，需求上需要一个熟悉业务的人来定。报表系统的内容会随时间、随业务不断演化，因此设计上也需要适应这种演化。 4. 基础技术环境的构建、维护。 PS：随着业界的不断发展，和对数据认识深度不断地提升的客观需求，一些机器学习相关的知识也应该纳入到日常的工作内容中了，其中特征工程是一项基本的技能。 ——END——
HDFS作为分布式文件系统的代表性产品，在大数据学习当中的重要性是不言而喻的，基于Hadoop基础架构，HDFS更是得到了广泛的认可，在大规模离线数据处理上，提供稳固的底层支持。 今天的大数据开发技术分享，我们就主要来讲讲HDFS Namenode元数据管理。 Namenode元数据管理 首先明确Namenode的职责：响应客户端请求、管理元数据。 fsimage和内存元数据有很大的差距。 =file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary #以上两个参数做checkpoint操作时，secondary Namenode的本地工作目录 dfs.Namenode.checkpoint.edits.dir 关于大数据开发，HDFS Namenode元数据管理，以上就为大家做了简单的介绍了。HDFS当中的元数据管理，是分布式存储的重要保障，对于数据存储安全性和可靠性都有显著的贡献。
本期给大家带来的是MongoDB的数据模型介绍，废话不多说，我们直接开始本期的大数据开发知识学习。 在MongoDB的数据有灵活的模式。 下面介绍归一化数据模型在使用引用的优缺点： 归一化模型使用引用描述文档间的关系。一般地，使用归一化模型的情况有， 1.当嵌入会导致数据重复且不会提供有效的读性能。 文档的增长会影响写性能并导致数据碎片问题。并且，在MongoDB里的文档大小必须小于最大的BSON文档大小。对大型二进制数据，考虑GridFS。 文档增长 有的更新，比如向数组添加元素或添加新的字段，会增大文档的大小。如果文档的大小超过了给该文档分配的空间，MongoDB会重新定位这个文档。文档的增长会影响规范化和非规范化数据的选择。 以上就是本期大数据开发学习的所有内容了，明天将会继续带来MongoDB的学习。 希望大家点个关注，及时收取最新文章推送，想了解更多敬请咨询加米谷大数据。 有问题的欢迎在评论区留言，如有侵权请告知。
大数据围绕数据展开，涉及到数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等内容，涉及到的岗位也非常多。 01 两大就业方向 1、大数据开发工程师 分两种： 第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序； 第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。 2、大数据分析师 分两类： 一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等； 另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力 02 二者的不同 大数据开发： 开发类的岗位对工程能力有一定要求，意味着需要有一定的编程能力、语言能力、解决问题的能力，大数据开发会涉及到大量的开源的东西。 03 二者就业前景 大数据开发工程师的收入可达到了同类的顶级。在一二线城市，大数据开发的薪资基本上是10K+；拥有3-5年技术经验的人才可达到40K+。
腾讯大数据处理套件（TBDS）是基于腾讯多年海量数据处理经验，对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务，来构建您的大数据应用服务……
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