針對Hadoop工程師和數據分析師所涉及到的工作環(huán)境和內容，涉及集群調度框架、Hadoop框架、Hive框架、Hbase框架的全面深入講解，為了能輕松掌握相關知識，學習MapReduce開發(fā)的20個經典案例講解以及部分Hadoop源代碼的分析，借此深入學習內核原理。以下是小編為你整理的大數據都要學習什么 ?

Zookeeper入門到精通視頻教程 ?

詳細講解Zookeeper的安裝配置、命令使用、存儲結構以及具體在開發(fā)中如何使用Zookeeper。 ?

Hadoop(2.x)視頻-從入門到實戰(zhàn)視頻教程 ?

詳細講解Hadoop的背景發(fā)展過程，Hadoop是什么?Hadoop可以解決什么問題?Hadoop集群如何搭建?如何進行Hadoop框架上面的開發(fā)工作?Hadoop運行原理是什么?Hadoop HDFS框架結構怎么樣的?HDFS運行原理是什么?MapReduce運行機理?HDFS shell操作、HDFS API操作、MapReduce案例剖析與API操作等進行了詳盡的剖析講解。

Hadoop案例實戰(zhàn)課程-20個經典案例視頻教程 ?

輕松掌握MapReduce各種應用場景的開發(fā)手段和優(yōu)化技巧，并能對MapReduce相關的所有源代碼進行深入了解，全面掌握MapReduce的運行原理和機制，幫助快速提升MapReduce開發(fā)能力。 ?

Hive從入門到實戰(zhàn) ?

講解Hive是什么，Hive的體系結構，Hive和Hadoop的關系，Hive的元數據存儲、Hive的數據存儲、Hive和RDBMS的區(qū)別，Hive命令行語法，Hive表創(chuàng)建、刪除、更改，增加分區(qū)、刪除分析、加載數據到指定分區(qū)講解和案例操作，從文件加載到Hive表講解和案例操作、從查詢插入數據到Hive表講解和案例操作，Array、Map、Struct操作案例講解，查詢語句操作，已經Hive UDF、UDTF、UDAF實戰(zhàn)開發(fā)，Hive優(yōu)化詳解。 ?

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大數據預處理階段 ?

大數據預處理階段需要抽取數據并把數據轉化為方便處理的數據類型，對數據進行清洗和去噪，以提取有效的數據等操作。每天都在產生大量的數據，但在數據的預處理階段不重視，不同*的數據格式、采集標準也非常不同，很多數據是非結構化的，導致數據的可用性差，數據質量差，數據處理很不規(guī)范。 ?

數據采集工作牽涉的絕不僅僅是數據問題，它與*以及事業(yè)單位等的改革深刻關聯，勢必對基層人員的工作能力和責任感都提出更高的要求。數據的采集和分析是一個多專家合作的過程，這要求相關人員是復合型人才，既熟悉本單位業(yè)務和需求，具備相關專業(yè)知識和經驗，同時又要了解大數據技術，能夠綜合運用數學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識。面對大數據，如果不會分析，數據就只是數據;如果錯誤分析，數據反而還會造成新的問題。 ?

教育、醫(yī)療、社會保障、環(huán)境保護等公共服務領域，由于技術難度相對小，而且推廣意義大，可以起到“四兩撥千斤”的作用，應當率先突破大數據的應用障礙，**應當而且也可以在這一方面發(fā)揮更大的作用。 ?

科學規(guī)劃和合理配置網絡資源，加強信息化的基礎設施建設。沒有信息化的基礎設施建設，就談不上信息化，更談不上大數據。對我國來講，這一項工作只有以**為主，根據發(fā)展需求，科學規(guī)劃和合理配置網絡地址、網絡帶寬等網絡資源，并且鼓勵大數據企業(yè)參與網絡設施投資和電信服務運營。 ?

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數據可視化和展示中的性能技巧 ?

精心設計的高性能大數據系統(tǒng)通過對數據的深入分析，能夠提供有價值戰(zhàn)略指導。這就是可視化的用武之地。良好的可視化幫助用戶獲取數據的多維度透視視圖。 ?

需要注意的是傳統(tǒng)的BI和報告工具，或用于構建自定義報表系統(tǒng)無法大規(guī)模擴展?jié)M足大數據系統(tǒng)的可視化需求。同時，許多COTS可視化工具現已上市。 ?

本文將不會對這些個別工具如何進行調節(jié)，而是聚焦在一些通用的技術，幫助您能打造可視化層。 ?

確?？梢暬瘜语@示的數據都是從*的匯總輸出表中取得的數據。這些總結表可以根據時間短進行匯總，建議使用分類或者用例進行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個原始數據。 ?

這不僅*限度地減少數據傳輸，而且當用戶在線查看在報告時還有助于避免性能卡頓問題。

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重分利用大化可視化工具的緩存。緩存可以對可視化層的整體性能產生非常不錯的影響。 ?

物化視圖是可以提高性能的另一個重要的技術。 ?

大部分可視化工具允許通過增加線程數來提高請求響應的速度。如果資源足夠、訪問量較大那么這是提高系統(tǒng)性能的好辦法。 ?

盡量提前將數據進行預處理，如果一些數據必須在運行時計算請將運行時計算簡化到最小。 ?

可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對應不同的讀取策略。其中一些是離線模式、提取模式或者在線連接模式。每種服務模式都是針對不同場景設計的。 ?

同樣，一些工具可以進行增量數據同步。這*限度地減少了數據傳輸，并將整個可視化過程固化下來。 ?

保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。 ?

大多數可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形(SVG)。使用SVG復雜的布局可能會產生嚴重的性能影響。 ?

大數據增值應用實現需要的核心技術

大數據服務首先要解決大數據的存儲與高并發(fā)運算需求。大數據的特征是高價值的海量數據、數據來源渠道眾多、適合于數據的挖掘和重組、支持高并發(fā)運算?；诖髷祿纳鲜鎏卣?，采用傳統(tǒng)的數據集中式存儲和關系型數據庫技術已經不能滿足大數據服務需求，需要采用新的存儲和數據庫技術。 ?

大數據服務宜采用分布式存儲以提高大數據的存儲擴展能力?？紤]到大數據硬件建設成本和便捷的擴展性，服務器應采用價格低廉的普通PC服務器，每臺PC服務器通過網絡連接，工作互相不受干擾，數據存儲到自身的硬盤上，當需要擴展數據存儲時，直接在網絡中加入PC服務器即可。所有接入存儲網絡的PC服務器在分布式操作系統(tǒng)的控制下，自動保存數據的多個副本到不同的PC服務器，以提高數據的容錯性，可以在不同服務器之間直接拷貝和復制數據，保持各服務器的負載平衡。 ?

系統(tǒng)應用分布式基礎架構Hadoop技術，硬件可以基于普通PC 服務器，存儲基于服務器自帶的本地硬盤，操作系統(tǒng)采用Linux。上述基礎架構擁有較高的存儲擴展能力和內在的故障容錯能力以及數據保障機制，可以降低每TB數據的處理成本，為大數據處理提供技術和性價比支撐。數據庫采用Hbase，HBase是一個分布式的、面向列的開源數據庫。利用HBase和Hadoop技術，可在廉價PC 服務器上搭建大規(guī)模結構化存儲集群。 ?

大數據服務宜采用云計算以提高大數據的運算能力，運算能力包括檢索、數據挖掘、重組能力。由不同PC服務器組成的分布式存儲系統(tǒng)可以構建云計算，利用PC服務器自身的運算能力，對自身存儲的數據進行運算，每臺PC服務器的運算結果匯總后，返回給數據請求者。 ?

利用Hadoop的MapReduce技術，可以控制多臺PC服務器完成數據的并發(fā)運算。例如，讀者在前端的一個檢索請求，會觸發(fā)MapReduce發(fā)起云計算，MapReduce將調用多臺PC服務器參與運算，然后將每臺服務器的運算結果匯總并返回給檢索系統(tǒng)。