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kafka3.0使用什么代替zookeeper 没有计算机基础应该如何学习大数据知识？

实习编辑 • 2023-11-23 08:20:48 • 用户投稿 • 阅读 3

没有计算机基础应该如何学习大数据知识？

学习程序开发可以在一些开源平台上浏览更多的项目、博客、问答。知名平台如github，stackoverflow。

在github上搜索大数据，会出现相关项目。有大数据入门指南的项目挺好的，可以借鉴一下。地址:如果限制访问，可以点赞评论。

以下是取自项目的插图和章节导航。

kafka3.0使用什么代替zookeeper 没有计算机基础应该如何学习大数据知识？

附:项目相关知识点如下

序

大数据学习路线

大数据技术堆栈思维导图

大数据常用软件安装指南

首先，hadoop

分布式文件存储系统-hdfs

mapreduce，一个分布式计算框架

集群资源管理器-yarn

hadoop单机伪集群环境的构建

hadoop集群环境构建

hdfs通用shell命令

hdfsjavaapi的使用

基于zookeeper构建hadoop高可用性集群

第二，蜂巢

hive简介和核心概念

linux环境下hive的安装和部署

hivecli和b:

spark简介

星火开发环境建设

弹性数据集rdd

rdd常用运算符详解

spark操作模式和作业提交

火花累加器和广播变量

基于zook:

数据框架和数据集

结构化api的基本用法

sparksql外部数据源

sparksql的常用聚合函数

sparksql连接操作

火花流:

火花流简介

火花流基本操作

火花流动集成水槽

火花流式集成卡夫卡

第四，风暴

暴雨和河流处理简介

风暴核心概念详解

风暴单机环境建设

风暴集群环境建设

风暴规划模型详解

风暴工程三种包装的对比分析

暴风集成redis详解

风暴集成hdfs/hbase

风暴集成卡夫卡

动词（verb的缩写）弗林克

flink核心概念概述

flink开发环境建设

flink数据源

flink数据转换

flink数据接收器

flink窗口模型

flink状态管理和检查点机制

flink独立集群部署

第六，hbase

hbase简介

hbase系统架构和数据结构

h基本环境构建(独立/伪分布式模式)

hbase集群环境的构建

hbase常见shell命令

hbasejavaapi

hbase过滤器的详细说明

hbase协处理器的详细说明

h基本灾难恢复和备份

phoenix，hbase的sql中间层

春天/springboot整合mybatis凤凰

七、卡夫卡

卡夫卡简介

基于zookeeper构建kafka高可用性集群

卡夫卡制作人详解

卡夫卡消费者详解

深刻理解卡夫卡的复制机制

八，动物园管理员

zookeeper简介和核心概念

zookeeper单机环境和集群环境构建

zookeeper常见shell命令

zookeeperjava客户端-apache管理员

动物园管理员acl访问控制

九、水槽

水槽的简介和基本用途

linux环境下flume的安装和部署

水槽整合卡夫卡

x.sqoop

sqoop的介绍和安装

sqoop的基本用法

xi。阿兹卡班

阿兹卡班简介

azkaban3.x的编译和部署

阿兹卡班流程1.0的使用

阿兹卡班流程2.0的使用

十二。斯卡拉

scala介绍及开发环境配置

基本数据类型和运算符

过程控制语句

阵列-阵列

器械包类型汇总

列表集，常用的集合类型之一

常见的集合类型之一——maptuple

班级

继承和特点

函数闭包的cori化

模式匹配

类型参数

隐式转换和隐式参数

十三。公共内容

大数据应用程序的常见打包方法

附言

推荐数据共享和开发工具

自学大数据，能找到工作吗？简历该如何写？

谢谢你邀请我！

自学大数据没问题，能不？找工作要看你掌握的技能是否能满足企业的岗位要求。至于简历，你要清晰的呈现你的知识结构和项目经历。

对于自学大数据的工程师来说，简历中要突出以下几个方面:

首先，描述具体职位的知识结构。大数据相关工作包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等。每个岗位需要的知识结构不一样，要有针对性的描述。记得在简历上做个大概描述，重点突出。

第二，注意实用环节的描述。对于大数据领域的工程师来说，实践能力是企业最关注的能力之一，所以需要把学习过程中涉及的实践环节讲清楚。以大数据分析为例，如何做数据分析是企业最关心的内容，包括具体的方法，比如数据分析能否由机器学习来完成就是考察的重点内容。

第三，注意基础知识的描述。对于自学者来说，大数据的很多行业实践可能并不了解，包括数据的收集、整理、存储、安全等方法。如果在这些环节做过多的描述，就会偏离正常的轨道。尽量避免陷入这些环节，突出自己的基础知识结构。基础知识对于一个大数据工程师来说非常重要，一定要强调。

第四，注意学习能力的描述。对于大数据工程师来说，学习能力很重要。对于自学者来说，能够掌握一定的大数据知识本身就证明了他们的自学能力。尤其是初级大数据岗位，面试官可能更看重者的学习能力，所以需要重点考察学习大数据的过程、计划和经验，这些往往能决定面试的结果。

人工智能和大数据是我的主要研究方向。目前也在考相关方向的研究生。我会陆续在头条写一些关于人工智能的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获。

如果你有任何上网问题，也可以咨询我，谢谢！

大数据环境数据简介集群

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