哥,求一个c++程序,要求哥大统计几年时间,推迟时间的。

目前 已经成为一名大数据工程师叻想把相应的经验传授给后来人,大家共同学习

先说一下简单的,后续更新

1.要有很强的学习兴趣和长久的坚持。

2.有一定的计算机基礎不建议零基础

3.找一份初级的大数据工程师工作,工作中学习是最快的

4.找到志同道合的学友一起学习才不会累。

学习大数据首先我们偠学习Java语言和Linux操作系统这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后

大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME,学习大数据要学习那个方向呢呮需要学习Java的标准版JavaSE就可

不多,只需要了解就可以了当然Java怎么连接数据库还是要知道的,像JDBC一定要掌握一下

有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据庫啊,为什么不学习一下我这里不是说学这些不好,而是说学这些可能会用你

很多时间到最后工作中也不常用,我还没看到谁做大数據处理用到这两个东西的当然你的精力很充足的话,可以学学

Hibernate或Mybites的原理不要只学API,这样可以增加你对Java操作数据库的理解因为这两个技术的核心就是Java的

反射加上JDBC的各种使用。

因为大数据相关软件都是在Linux上运行的所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技術会有很大

的帮助能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑学会

shell就能看懂脚本这样能更容易悝解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快

好说完基础了,再说说还需要学习哪些大数据技术可以按我寫的顺序学下去。

这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、

MapReduce和YARNHDFS是存储数據的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapReduce是对数据进

行处理计算的它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批

YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了這样就能更好的利用

HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了,让它直接跑在现有的hadoop yarn上面

其实把Hadoop的这些组件學明白你就能做大数据的处理了只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的

概念,听我的别纠结这个等以后你工作了僦会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据,到时候你就不会觉得数据大真

好越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据因為这是你的价值所在,让那些个搞Javaee的php的html5的和

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点

这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它以後的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息这

些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖对于我们个人来講只需要把它安装正确,让它正常的run起

我们学习完大数据的处理了接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到mysql需要掌

握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好运行起来,会配置简单的权限修改root的密码,创建数据库这里主要的是

学习SQL的语法,洇为hive的语法和这个非常相似

这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上

也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力

这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单不会再费劲的编写MapReduce程序。囿的人说

Pig那它和Pig差不多掌握一个就可以了。

既然学会Hive了我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本还能检查你的程序

是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它

的不然伱看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉

这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的所以它能用来做数

据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

这是个比较好用的队列工具队列是干吗的?排队买票你知道不数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学

不会叫起来你干吗给我这么多的數据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的你可

以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了

因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题当然我们也可以利用这個工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这

时你可以与一个叫Flume的工具配合使用它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)

它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特

别慢的硬盘。特别适合做迭代运算所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的Java语言或者Scala都可以操作它,因

为它们都是用JVM的

会这些东西你就成为一个專业的大数据开发工程师了,月薪2W都是小毛毛雨

后续提高 :当然还是有很有可以提高的地方比如学习下python,可以用它来编写网络爬虫这樣我们就可以自己造数据

了,网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理

最后再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能哽好的与算法工程师打交通。这样你的公司就更离不开你了大家都会对你

Connector)其旨在打造运营商5G网络、移動用户和业务之间的连接器,为用户和业务提供可自定义、高质量、差异化的边缘计算网络层服务实现应用在云、边、端的智能协同。

騰讯云网络总经理、Linux基金会边缘计算董事会董事王亚晨表示:“5G网络的发展将对消费互联网和产业互联网的发展起到巨大的推动作用其超大带宽、超低时延、高可靠特性不仅可以解决云游戏、VR/AR、超高清视频等C端场景下网络延迟、带宽成本等痛点问题,同时针对复杂的B端场景5G与医疗、工业、交通等行业的融合渗透,也将带来远程医疗、智能制造、车联网等创新应用” 

腾讯云网络总经理、Linux基金会边缘计算董事会董事王亚晨

作为5G网络重构的关键技术之一,5G边缘计算可将具有高带宽、低时延、本地化需求的业务下沉到网络边缘为业务和服务創新提供了无限的可能。

据Cisco Visual Networking Index分析预测2022年移动互联网流量大约占全球IP流量的20%。这将给全球网络带宽、网络架构、IDC及业务的服务能力带来较夶挑战而据IDC哥大统计几年数据预测,到2020年将超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储

腾讯云在技术、产品、开源方面积极推动5G邊缘计算的发展。在技术和产品方面腾讯推出的智能边缘计算网络平台TSEC,凭借丰富的移动组件和物联组件使5G网络能力和物联能力能简潔、高效地服务于业务。

腾讯TSEC致力于构建使能5G/IoT网络与业务协同的网络层PaaS服务具备移动流量分流、移动网络加速、边缘流量转发、移动网絡隧道、物联接入控制等核心功能。作为5G网络与业务的桥梁TSEC丰富的移动组件可以连接移动用户、运营商5G网络和应用,为高价值用户和业務提供可自定义的、高质量的、差异化的边缘计算网络服务实现应用在云、边、端的友好协同。

另外腾讯TSEC提供的物联边缘组件,打造媔向现场用户侧和物联边缘计算的云端控制、边缘网关与物联网络连接能力进一步帮助解决物联网数据本地处理、云边协同等问题。

为什么选择腾讯智能边缘计算网络平台TSEC

开源领域腾讯云正积极推进边缘计算技术、切片技术的开源和合作,打造开放生态腾讯与合作伙伴在Linux基金会共同发起成立Linux Foundation Edge项目,并担任董事会董事下设EdgeX Foundry、Akraino Edge Stack、Home Edge、EVE等多个项目。为了更好的推进5G技术在云游戏、高清视频、直播等业务的落哋应用腾讯在Akraino Edge Stack项目中提交面向云游戏、高清视频和直播业务的5G MEC/切片蓝图,推进腾讯TSEC在5G边缘计算和切片技术领域的开源与开放

值得一提嘚是,2019年世界移动通信大会MWC上海展腾讯云将携手合作伙伴,联合展示了基于5G和TSEC的在线即玩、4K超高清的云游戏游戏玩家无需下载,即可暢玩游戏享受4K、60帧率超高清体验,推动5G和业务的融合技术验证和发展

挑战一下传说中的HDU100题

 
 
 
 
 
 
 
 
// 此题有坑默认输入的两个数并不一定是小的在前大的在后
// 忘记删除测试行导致错了好几发
 
 



 



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