学习大数据和Hadoop的10个好资源

随着每天数据量的增加，Big Data和Apache Hadoop等技术正变得越来越受欢迎。

而且这种趋势似乎不会下降，至少不会很快下降。

一份报告表示，截至2018年，大数据分析市场价值为373.4亿美元，复合年增长率为12.3％，到2027年将达到1050.8亿美元。

当今的商业世界更加关注为客户提供个性化服务和有成果的互动。Big Data有能力解决企业面临的复杂挑战，并可以克服传统方法的缺点，因此被更广泛地采用。

这就是为什么学习这些技能可以改变你的职业生涯，并帮助你实现你暗暗祈祷的那份梦想工作！

但是，如果你对Big Data和Hadoop以及它们如何为企业带来好处不熟悉，不要担心。

因为在本文中，我们将首先了解Big Data和Hadoop的概念，然后探索一些学习这些技能的良好资源。

让我们开始吧！

Apache Hadoop和Big Data：它们是什么？

Big Data

Big Data指的是一组复杂且庞大的数据集，使用传统方法或工具难以处理和存储。它是一个涉及各种框架、技术和工具的广阔领域。

Big Data包括不同应用和设备产生的数据，例如黑匣子、交通工具、搜索引擎、股票交易所、电网、社交媒体等。

Big Data包括捕获、存储、策划、共享、搜索、传输、可视化和分析数据等不同的过程。Big Data有三种格式：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。

Big Data的好处包括：

• 提高组织效率，同时减少额外开支
• 根据客户的需求、需求、信仰和购物偏好量身定制产品和品牌，以提高销售业绩
• 确保雇佣合适的员工
• 改善决策
• 通过深入洞察力推动创新
• 改善医疗、教育和其他领域
• 为产品和服务优化定价

Apache Hadoop

Apache Hadoop是一个开源软件框架，组织利用它来存储大量数据并进行计算。这个框架的基础是Java，还包括一些C代码和shell脚本。

Apache Software Foundation于2006年开发了Hadoop。它基本上是一种处理大数据并使其更有意义以产生更多收入和其他效益的工具。这意味着Hadoop的生态系统有能力解决大数据问题，这就是它们相关的方式。

Hadoop生态系统的不同组件包括TEZ、Storm、Mahout、MapReduce等。Hadoop具有可负担且可扩展、灵活以及具有容错能力的优点。这就是为什么它的采用率迅速增长。

Hadoop的好处包括：

• 以分布式方式存储和处理大量数据的能力
• 更快速和高计算能力
• 出色的容错性，因为数据处理受到硬件故障的保护。即使一个节点失败，作业也会自动重定向到其他节点，确保计算不会失败。
• 通过添加更多节点轻松扩展系统以处理更多数据的能力
• 灵活地存储任意量的数据，然后按照你的需求使用
• Hadoop是一个免费的开源框架，因此与企业解决方案相比，可以节省大量的资金。

企业如何采用Big Data和Hadoop？

Hadoop和大数据在不同行业垂直领域有着巨大的市场前景。在这个数字时代，使用新兴技术产生了数十亿乃至数万亿的数据。这些技术可以高效地存储和处理这些海量数据，使企业能够实现更大的增长。

从电子商务、媒体、电信和银行到医疗保健、政府和交通运输，各行各业都从数据分析中受益；因此，Hadoop和大数据的应用正在迅速增长。

但是如何实现呢？

让我们看看一些行业以及它们如何应用大数据。

• 媒体、通信和娱乐：企业使用Hadoop和大数据分析来分析客户行为。他们根据分析结果为客户提供相应的服务，并根据目标受众量身定制内容。
• 教育：教育领域的企业使用这些技术来跟踪学生的行为和他们随时间的进展。他们还使用它来跟踪教师根据科目、学生人数和他们的进展等方面的表现。
• 医疗保健：机构使用公共卫生洞察力和可视化来跟踪疾病传播，并采取更早的积极措施。
• 银行业：大型银行、零售交易商和基金管理公司利用Hadoop进行情绪测量、预先交易分析、预测分析、社交分析、审计追踪等方面的工作。

Hadoop和大数据的职业机会

根据美国劳工统计局的数据，数学家和统计学家等角色，包括数据科学家的工作，将在2021年至2031年之间经历快速增长。

一些高需求的有利可图的技能包括Apache Hadoop、Apache Spark、数据挖掘、数据可视化、通用编程等。

您可以从事以下职业：

• 数据分析师
• 数据科学家
• 大数据架构师
• 数据工程师
• Hadoop管理员
• Hadoop开发人员
• 软件工程师

IBM还预测，具备Apache Hadoop技能的专业人士可以获得平均年薪约113,258美元。

听起来有动力吗？

让我们开始探索一些优秀的资源，从中您可以学习大数据和Hadoop，并将您的职业道路引导向成功的方向。

大数据架构师

《大数据架构师硕士计划》是由Edureka提供的，帮助您熟练掌握大数据专家使用的系统和工具。该硕士计划包括Apache Hadoop、Spark堆栈、Apache Kafka、Talend和Cassandra的培训。这是一个包含9门课程和200多个互动学习小时的综合计划。

他们通过对全球5,000个职位描述进行深入研究设计了该课程。在这里，您将学习到像YARN、Pig、Hive、MapReduce、HBase、Spark Streaming、Scala、RDD、Spark SQL、MLlib和其他5项技能。

您可以根据自己的方便选择多种上课时间，例如早上、晚上、周末或工作日。他们还提供灵活的换班制度，完成课程后，您将获得一份优雅的证书。他们为您提供终身访问所有课程内容，包括安装指南、测验和演示。

Hadoop基础

从Whizlabs学习大数据和Hadoop基础知识，提升您的技能并抓住令人兴奋的机会。

该课程涵盖了大数据介绍、数据分析与流式处理、云上的Hadoop、数据模型、Hadoop安装演示、Python演示、Hadoop和GCP演示以及Python与Hadoop演示等主题。该课程包含3个小时以上的视频，分为8个讲座，涵盖了上述主题。

他们为您提供跨不同设备（包括Mac、PC、Android和iOS）无限访问课程内容的机会，并且提供出色的客户支持。要开始这门课程，您必须具备深入的多种编程语言的专业知识。一旦完成课程并观看100%的视频，他们将为您颁发一张签署的课程证书。

初学者课程

Udemy提供了Big Data & Hadoop初学者课程，通过设计流水线来学习Big Data和Hadoop以及HDFS、Hive、Pig和MapReduce的基础知识。他们还将教授您技术趋势、Big Data市场、薪资趋势以及该领域的各种工作角色。

您将了解Hadoop的工作原理、其复杂的架构、组件以及在您的系统上的安装。课程涵盖了如何使用Pig、Hive和MapReduce分析大规模数据集的方法。他们还提供了Hive查询、Pig查询和HDFS命令的演示，以及示例脚本和数据集。

在这门课程中，您将学习如何自己编写Pig和Hive代码来处理大量数据并设计数据流水线。他们还将教授现代数据架构或数据湖，并帮助您练习使用Big Data数据集。要开始这门课程，您需要有基本的SQL知识，如果您知道关系型数据库管理系统(RDBMS)，那就更好了。

专业课程

参加Big Data Specialization from Coursera学习加州大学圣地亚哥分校（UCSanDiego）提供的Big Data基本方法，共有6门简单的课程。

最棒的是-您可以免费注册。在这门课程中，您可以掌握Neo4j、Apache Hadoop、Apache Spark、MongoDB、MapReduce、Cloudera、数据模型、数据管理、Splunk、数据建模以及机器学习基础等技能，除了Big Data。

通过这个专业课程，您将能够通过理解如何组织、分析和解释Big Data来做出更好的业务决策。它可以帮助您将自己的见解应用于现实问题和疑问。

该专业课程需要大约8个月的时间完成，并且有灵活的时间安排。您不需要任何先前的知识或经验来开始这门课程。课程的字幕提供了15种语言，如英语、印地语、阿拉伯语、俄语、西班牙语、中文、韩语等。

Hadoop框架

与上述课程类似，UCSanDiego还提供了由Coursera提供的Hadoop Platform & Application Framework课程。这是给新手专业人员或程序员的课程，帮助他们了解收集和分析大数据的必要工具。

即使没有先前的经验，您也可以通过实例学习Apache Hadoop和Spark框架的使用。他们将教授Hadoop软件栈的基本流程和组件、架构以及执行过程。

讲师还将布置任务，指导您如何应用重要的技术和概念（如MapReduce）来解决Big Data问题。在课程结束时，您将掌握诸如Python、Apache Hadoop和Spark以及MapReduce等技能。

该课程完全在线，大约需要26小时才能完成，包括可共享的证书和灵活的截止日期，视频字幕提供了12种语言。

精通Hadoop

通过阅读《Mastering Hadoop 3》（作者：Chanchal Singh和Manish Kumar）这本书，您可以获得卓越的商业洞察力。这是一本完整的指南，帮助您掌握最新的Hadoop 3概念，可在Amazon上获得。

预览	产品	评分	价格
	Mastering Hadoop 3: Big data processing at scale to unlock unique business insights	尚无评分	$45.65	Buy on Amazon

本书将帮助您掌握 Hadoop 3 的新功能和特性，通过 YARN、MapReduce 和其他相关工具来压缩和处理数据。它还将帮助您提高在 Hadoop 3 上的技能，并将学到的知识应用于实际案例和代码中。

它会向您介绍 Hadoop 的核心工作原理，您将学习多种工具的复杂概念，了解如何保护您的集群并找到解决方案。通过本指南，您可以解决常见的问题，包括如何高效使用 Kafka、消息传递系统的可靠性、设计低延迟和处理海量数据。

在本书结尾，您将深入了解使用 Hadoop 3 进行分布式计算，使用 Flick、Spark 等构建企业级应用程序，开发高性能和可扩展的 Hadoop 数据管道。

学习 Hadoop

LinkedIn 是扩展职业网络和提升知识技能的绝佳平台。

这门为期4小时的课程涵盖了 Hadoop 的介绍、Hadoop 的基本文件系统、MapReduce、处理引擎、编程工具和 Hadoop 库。您将学习如何设置开发环境、优化和运行 MapReduce 作业、构建作业调度工作流以及使用 Pig 和 Hive 进行基本代码查询。

除此之外，您还将了解可用于 Hadoop 集群的 Spark 库，以及在 Hadoop 集群上运行 ML 作业的各种选项。通过这门 LinkedIn 课程，您可以掌握 Hadoop 管理、数据库管理、数据库开发和 MapReduce。

LinkedIn 提供了一份可共享的证书，您可以在完成课程后在 LinkedIn 上展示。您还可以下载并与潜在雇主分享证书。

基础知识

从 edX 学习大数据基础知识，了解这项技术如何推动组织变革以及 PageRank 算法和数据挖掘等重要技术和工具。本课程由阿德莱德大学提供，已有超过41,000人报名参加。

它属于微硕士项目，课程长度为10周，每周需要8-10小时的努力。这门课程是免费的。然而，如果你想在完成后获得证书，你需要支付大约199美元。它需要中级水平的专业知识，并且根据您的方便自行安排学习进度。

如果你想追求大数据的微硕士项目，在你学习这门课程之前，他们建议你完成Computation Thinking & Big Data和Programming for Data Science。他们将教你大数据的重要性，公司在分析大数据时面临的挑战，以及大数据如何解决这个问题。

到最后，你将了解到大数据在研究和工业领域中的各种应用。

数据工程师

由Udacity提供的数据工程课程为你在数据科学领域开辟了新的机会。这门课程预计需要5个月的时间，每周需要5-10小时的努力。

他们要求你有中级水平的SQL和Python的理解。在这门课程中，你将学习如何构建一个Data Lake and data warehouse，使用Cassandra和PostgreSQL进行数据建模，使用Spark处理大型数据集，以及利用Apache Airflow自动化数据流水线。

在课程结束时，你将通过成功完成一个毕业项目来运用你的技能。

YouTube

Edureka在YouTube上提供了完整的大数据和Hadoop视频课程。

这是多么酷啊！

你可以随时随地免费访问。

这个完整的视频课程可以帮助你详细学习和理解这些概念。无论是新手还是有经验的专业人士都可以通过这门课程来掌握他们在Hadoop方面的技能。

视频介绍了大数据的概述、相关问题、用例、大数据分析以及它的阶段和类型。接下来，它解释了Apache Hadoop及其架构；HDFS及其复制、数据块、读/写机制；DataNode和NameNode、检查点和次要NameNode。

然后你将学习MapReduce、作业工作流程、它的字数统计程序、YARN及其架构。它还解释了Sqoop、Flume、Pig、Hive、代码部分、分布式缓存等等。在视频的最后一个小时，你将学习关于大数据工程师、他们的技能、责任、学习路径以及如何成为一名大数据工程师的一些知识。视频以一些面试问题结束，这些问题可能会帮助你在实时面试中获得成功。

结论

大数据的未来似乎光明，基于它的职业也同样如此。大数据和Hadoop是全球各个组织中最常用的两种技术。因此，在这些领域的工作需求很高。

如果您对此有兴趣，请选择我刚提到的任何资源中的一门课程，并准备好获得一份高薪工作。

祝你好运！👍