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大数据工程师2023版（23年7月升级版33周），视频+源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集下载！课程涉及一下内容：1、Linux在大数据领域，Linux是一种常用的操作系统，它提供了丰富的命令行工具和功能，用于处理和分析大数据。Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络操作系统。2、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。3、HDFSHDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（highthroughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（largedataset）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streamingaccess）文件系统中的数据。4、MapReduceMapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上5、Flumeflume是高可用，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。用户行为日志通过前端平台存储到logservice中，通过flume的实时采集发过来的信息，然后发送到大数据平台上6、Hivehive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。7、HBaseHBase–HadoopDatabase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于FayChang所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（FileSystem）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。8、ImpalaImpala是一个MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎：是一个用C++和Java编写的开源软件；用于处理存储在Hadoop集群中大量的数据；性能最高的SQL引擎（提供类似RDBMS的体验），提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。9、ScalaScala全称为ScalableLanguage，即“可伸缩的语言”，之所以这样命名，是因为它的设计目标是希望伴随着用户的需求一起成长。Scala是一门综合了面向对象和函数式编程概念的静态类型的编程语言，它运行在标准的Java平台上，可以与所有的Java类库无缝协作。10、SparkApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。11、KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统（消息引擎系统），它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。12、RedisRedis（RemoteDictionaryServer)，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API13、FlinkApacheFlink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。14、ClickHouseClickHouse是一个完全的列式数据库管理系统，允许在运行时创建表和数据库，加载数据和运行查询，而无需重新配置和重新启动服务器，支持线性扩展，简单方便，高可靠性，容错。15、ElasticsearchElasticsearch是位于ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash和Beats有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在Elasticsearch中。Kibana使您能够以交互方式探索、可视化和分享对数据的见解，并管理和监控堆栈16、数据中台数据中台是一个数据仓库，介于底层海量数据湖（“后台”）和用户界面消费（“前台”）之间，像一个有规则的“货架仓库”。其建造目的是为了节省成本和激发下游用户创造能力，最终实现效率提升与价值增值。

大数据工程师2023版升级版33周，视频+源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集下载！大数据开发有两种开发方向，一种是基于Hadoop和Spark开发大数据平台应用，另一种是基于大数据开源组件开发公司需求的一种完善的大数据系统平台，大数据开发主要偏向于使用计算机编程类的知识。关于大数据开发工程师需要具备的技能，需要充分了解一下当前大数据的几个就业方向，可以参考下主流互联网行业的部门架构、职责和JD，大数据开发工程师，总体来说有这么几类，不同的公司叫法不一样：①数仓开发工程师②算法挖掘工程师③大数据平台开发工程师（应用）④大数据前端开发工程师 大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。  旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。大数据技术主要涉及以下方面的内容:1.数据存储与管理：包括传统的关系型数据库以及分布式NoSQL数据库等。2.数据处理与分析：利用数据挖掘和机器学习等技术，对海量数据进行加工分析，以发现其中的价值。3.海量数据的开发与应用：包括海量数据处理框架Hadoop和Spark等技术的开发应用等。4.数据可视化与展示：将数据结果通过各种直观和易懂的方式呈现出来，以帮助人们更好地理解和利用大数据。5.数据安全和隐私保护：如何保证大数据的安全性和隐私性是大数据技术发展中的重要课题之一