ビッグデータに基づく学習
ビッグデータの基本
なぜビッグデータ学習
1.目的：良い（お金を）まで動作するように
2、コントラスト：Java開発や大規模データの開発
ビッグデータとは何ですか？
例えば：
1、製品の推奨：質問：
（1）どのように大規模な受注の数が格納されていますか？
（2）受注の多数はどのように計算しますか？
2、天気予報：質問：
（1）気象、大量のデータを格納する方法？
（2）気象大量のデータをどのように計算するには？
あなたは良い学習環境に追加最高のビッグデータを学びたいのであれば、これはQグループ251956502ので、誰もが学ぶことは比較的容易になることであってもよいが、通信し、共通の情報を共有します
ビッグデータ、自然とは何ですか？
（1）データが格納されている：分散ファイルシステム（分散型ストレージ）
コンピューティング（2）データ：分散コンピューティング
Javaおよびビッグデータの関係は何ですか？
1、Hadoopの：Java言語の開発に基づいて、
2、スパーク：Scalaのベースの言語、ScalaのをJava言語に基づいて、
ビッグデータとルートの基本的なニーズを学びます
1、ビッグデータの基本的な学習ニーズ：
（のJava SE）ベースのJava - >クラス、継承、I / O、反射、ジェネリック*****
Linuxの基礎（Linuxが動作して） - >ファイル、ディレクトリ、viエディタを作成します***
2、学習ルート：
（1）JavaおよびLinuxの基礎基本
（2）のHadoop研究：建築、理論、プログラミング
（*）第一段階：HDFS、MapReduceの、HBaseの（のNoSQLデータベース）
（*）は、第2段階：データ解析エンジン - >ハイブ、豚
データ収集エンジン - > Sqoop、水路
（*）フェーズIII：HUE：Web管理ツール
ZooKeeperの：HadoopののHA実現
Oozie：ワークフローエンジン
（3）スパーク学習
（*）第一段階：Scalaのプログラミング言語
（*）は、第2段階：スパークコア----->ベースのメモリ、演算データ
（*）第三段階：OracleのSQL文で同様のスパークSQL ----->
（*）第四段階：Streaming-スパーク>
浄水場：リアルタイムで計算など（計算ストリーミング）
（4）Apacheの嵐：同様のスパークストリーミング - >リアルタイム（計算ストリーミング）で算出された：例えば：上水道
（*）のNoSQL：Redisのメモリベースのデータベース