Yahoo月薪三万的Hadoop工程师必修之路

2019年06月04日 00:48:45 拜伦建站 197次

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随着大数据的盛行,Hadoop也流行起来。这个名字不是一个缩写,而是一个虚构的名字。该项目的创建者,Doug Cutting解释Hadoop的得名 :“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点:

高可靠性

高扩展性

高效性

高容错性

低成本

正是这些设计上与生俱来的优点,才使得Hadoop 一出现就受到众多大公司的青睐,同时也引起了研究界的普遍关注。到目前为止,Hadoop 技术在互联网领域已经得到了广泛的运用,如Yahoo、Facebook、Adobe、IBM、百度、阿里巴巴、腾讯、华为、中国移动等。

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Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。

目前,普通的Hadoop工程师起薪在25K/月,数据挖掘、机器学习、人工智能相关人才薪资更高。

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对于普通程序员来说,从事Hadoop大数据、数据挖掘相关工作是最佳选择,原因有三:

1、门槛较低,有编程基础就能学会,Java开发还具有天生优势;

2、相比其他开发岗位薪资要高10-20万,年薪30万只是最低水平。

3、Python是人工智能领域最主流的编程语言,现在掌握Python大数据技术更有利于日后无缝进入AI领域。

Yahoo年薪四十万的Hadoop工程师给出的学习路线Java是必须要学习的。否则很多东西在后续开发的时候会遇到很多麻烦的地方。先学习java基础就可以。另外linux也是需要的,环境变量等等概念还是要知道的,基本命令也要会一些。

完整高清图在文末获取

入门:

1.知道MapReduce大致流程,Map, Shuffle, Reduce

2.知道Combiner, partition作用,设置Compression

3.搭建Hadoop集群,Master/Slave 都运行那些服务 NameNode, DataNode, JobTracker, TaskTracker

4.Pig, Hive 简单语法,UDF写法

●When to use Pig Latin versus Hive SQL?

●Online Feedback Publishing System

●Introduction to Apache Hive Online Training

●~ragho/hive-icde2010.pdf

Hadoop 2.0新知识; HDFS2 HA,Snapshot, ResourceManager,ApplicationsManager, NodeManager

进阶:

●HDFS,Replica如何定位

●HDFS Design

●Hadoop 参数调优,性能优化,Cluster level: JVM, Map/Reduce Slots, Job level: Reducer #, Memory, use Combiner? use Compression?

●7 Tips for Improving MapReduce Performance

●Hadoop Summit 2010 Tuning Hadoop To Deliver Performance To Yo●ur Application

●HBase 搭建,Region server, key如何选取?

●数据倾斜怎么办?

算法:

●字典同位词

●翻译SQL语句 select count(x) from a group by b;

●MapReduce Algorithms

●Designing algorithms for Map Reduce

相关系统

●数据流系统: Storm

●内存计算系统: Spark and Shark

●交互式实时系统:Cloudera Impala, Apache Drill (Dremel开源实现),Tez (Hortonworks)

那如何学习才能快速入门并精通呢?

当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手,导致效率低下影响继续学习的信心。

但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握,学习时频繁踩坑,最终浪费大量时间,所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。

为了让学习变得轻松、高效,今天给大家免费分享一套BAT架构师讲授的Hadoop大数据课程。帮助大家在学习大数据的道路上披荆斩棘。

这套视频课程,详细讲解了Hadoop生态(MR、Hbase、Spark、Storm等)开发技术,深度讲解了数据挖掘、机器学习相关的算法、神经网络等内容!

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