大数据【Java开发转大数据学习路线分解】（不断细化ing）_java 转大数据学习

技术点：

• 将基础的数仓搭建沉淀成自己的实践方法论
• 提高大数据实时处理平台的稳定性和高效性
• 提升自己分析定位及解决问题的能力
• 既懂得平台开发又懂得算法原理和应用
• 注重风控系统，监控大数据平台安全
• 前后端高吞吐交互处理以及服务的自动发现和多租户的权限处理
• 深入源码层理解技术栈，源码二次开发

职业发展各阶段核心能力：

• 掌握Hive、Hbase、Spark、Flink等；
• 剖析 Hadoop、Kafka 等源码，深入理解各框架的底层设计原理等。
• 技术知识体系：
  

一、数仓平台搭建能力

数仓的搭建与实践是个亘古不变，历久弥新的话题，在当前大数据分析实战中，各大公司基本都会构建自己的数据仓库。

应用技术点：

1.大数据平台体系建设

• zookeeper实践
• Hadoop平台体系构建
• 分布式文件系统HDFS原理
• MapReduce分布式计算系统
• Yarn资源管理框架

2.数据仓库工具Hive

• Hive表模型
• Hive数据存储格式与数据压缩方式
• Hive企业调优

3.数据ETL工具

• Flume数据采集工具
• Azkaban任务调度
• Sqoop数据导入导出工具

所需技能点：

1. 基于Hive构建数据仓库
2. 数据仓库指标构建体系
3. 基于定时任务调度实现数据任务自动化
4. 基于Hive的深度调优
5. 数据导出主键自增问题
6. 导出过程中的事务问题
7. 基于Hive构建拉链表

二、主流技术企业级实战

随着大数据技术日趋成熟和稳定，越来越多的公司在内部深度实践 Kafka，HBase，Phoenix，Spark 等各种大数据技术。

应用技术点：

1.数据采集功能模块

• Flume实时采集数据并接入Kafka
• Maxwell解析Mysql的Binlog日志实时同步数据
• 数据采集的shell脚本一键启动服务

2.分布式消息队列Kafka

• Kafka基本使用、生产者消费者
• Kafka的Offset管理
• Kafka消息查找机制、零拷贝及分区机制
• Kafka的ISR、HW、LEO

3.Spark

• 基础及运行环境
• SparkCore算子及调优
• SparkSql的DSL及SQL风格语法
• SparkSql整合Hive
• SparkSql调优
• SparkStreaming实时处理数据、底层运行原理及企业调优
• SparkStreaming与Hive整合的方式

4.HBase

• HBase基础及HBase的JavaAPI操作
• HBase读写流程及二级索引

所需技能点：

1. 数据脱敏
2. Flume与Hive整合并指定数据分区
3. 数据库实时同步解决方案
4. SparkStreaming消费Kafka自主维护Offset
5. SparkSQL自定义数据源直接查询HBase
6. HBase的Rowkey设计实现数据预分区
7. Phoenix构建HBase二级索引
8. 前后端分离架构实现数据查询

三、风控系统实战

爬虫消耗了系统资源，但却没有转化成销量，导致系统资源虚耗，严重时还会造成系统波动，影响正常用户访问购票。企业为了限制伪装技术越来越强的爬虫访问和恶意占座行为，就需要开发大数据防爬工具。

应用技术点：

1.数据管理模块化

• 支持对数据采集和分类等各种处理的配置和管理

2.流程管理模块化

• 支持流程定义和可配置管理
• 根据监控模块反馈情况，系统自动执行相应策略
• 支持人工执行相应策略

3.策略管理模块化

• 支持策略定义和配置管理
• 配置爬虫和占座行为匹配成功后的系统或人工应对方法
• 关联爬虫和占座行为与机器学习算法的选择和算法参数的阈值

4.规则管理模块

• 支持规则定义和可配置管理
• 支持人工定制爬虫和占座过滤规则
• 支持定制规则参数阈值

5.实时监控模块化

• 对系统所采集的各种数据和特征进行实时监控及深度分析
• 通过模型分析和预测，智能识别和判断爬虫活动与性质
• 通过监控系统反馈的稳定性和负载情况，间接反映可能的爬虫活动情况

6.数据可视化管理模块化

• 将人工难以识别的数据制定图表或图形化，利于从中发现规律和价值
• 提供各种内置标准报表（转化率、爬取规律、占座规律、爬虫对查定比及系统稳定性的影响）

所需技能点：

1. 基于Nginx数据采集到Kafka
2. 基于Flink的链路处理
3. 数据清洗和数据脱敏和数据分类
4. 解析查询数据和解析预定数据
5. 数据加工、数据结构化、数据推送
6. 任务实时监控和定时任务开发
7. 反爬虫规则开发
8. 报表、转化率、爬取率、查定比、系统稳定性等开发

四、大数据实时处理技术

Kafka 作为大数据实时处理场景中的重要环节，是实时数据处理的数据中枢，广泛应用于 linkedin、facebook、BAT 等互联网企业中。为了提高大数据实时处理平台的稳定性和高效性，提升自己分析、定位及解决问题的能力，掌握 Kafka 底层源码不能少。

应用技术点：

1.Kafka生产者源码剖析

• 生产者写数据核心流程
• 快速定位问题

2.Kafka服务端源码剖析

• 服务端存储数据的逻辑和设计
• 提高系统稳定性和可用性

3.Kafka消费者源码剖析

• 消费者代码设计及理解

所需技能点：

1. Kafka生产者核心源码剖析、内存池源码设计、元数据管理源码剖析
2. Kafka服务端网络设计、存储设计、副本同步原理源码剖析、数据如何Flush到磁盘源码剖析
3. Kafka消费者核心源码剖析、Coordinator原理剖析
4. Kafka支持超高并发的网络设计源码剖析

五、推荐系统算法实战

在大数据行业，大数据工程师除了会平台开发，如果还能懂一些算法。尤其是推荐算法人才非常稀缺，既会大数据平台开发又懂算法原理和基本运用的人才，将会非常受欢迎。

应用技术点：

1.特征工程

• 字典向量化
• 文本特权提取TF-IDF
• 数据标准化处理
• 特征选择：方差选择法、皮尔逊相关系数
• PCA主成分分析

2.数学基础

• 向量运算、矩阵运算、导数与偏导数、凸函数与凹函数
• 均值、数学期望、方差、高斯分布、置信区间
• 最小二乘法、梯度下降、余弦相似度
• 交替最新二次法

3.机器学习算法

• 分类算法：K近邻、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回归
• 回归算法：线性回归、岭回归
• 聚类算法：K-Means
• 推荐算法：ALS

4.SparkMLlib之推荐算法

• 精确率、准确率、召回率、f1-score
• 均方误差
• 网格搜索
• 交叉验证

所需技能点：

1. Python语言
2. 数据分析工具Pandas、Matplotlib的使用
3. 核心机器学习算法原理
4. scikit-learn、SparkMLlib机器学习库的使用
5. 机器学习中特征工程的基本使用
6. 推荐算法核心原理及使用（item-cf、user-cf、content-based、LFM）
7. 机器学习算法在实际生产中的落地

六、数据中台

基于多数据源场景，构建数据中台。通过对接多数据源，重新定义SparkSQL语法，实现前后端高吞吐交互处理，以及服务的自动发现和多租户的权限处理。

应用技术点：

1.数据查询平台

• 之核心架构
• 之SQL重构及服务发现
• 之多任务自适配
• 之任务组件开发
• 自定义spark多数据源Source和Sink实战
• 之多租户权限设计和实现

所需技能点：

1. SparkSQL执行流程分析（逻辑和物理）
2. 平台设计分析和引擎模型设计分析
3. 基于Antlr重构SparkSQL的语法
4. 基于指令进行自适应任务管理和开发
5. 多种数据源的Source和Sink的自适应开发
6. 多租户的安全问题开发
7. 前后端交互的模型开发

七、二次开发能力

互联网大厂往往很注重开发者的源码能力。
应用技术点：

1.Hadoop源码

源码核心、快速定位问题

2.Hadoop源码二次开发

源码二次开发提升性能与稳定性。

3.设计模式

参照设计模式设计代码，提高可维护性。

所需技能点：

1. Namenode、Datanode的启动流程
2. Namenode的元数据管理
3. 写文件的流程
4. Namenode的full GC导致Namenode异常退出的解决
5. 对双缓冲的锁优化，提高性能
6. 对Datanode的锁进行优化
7. 源码涉及到的设计模式

参考微信原文链接