mllibjava的简单介绍
本篇文章给大家谈谈mllibjava，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
大数据都需要学习什么?
大数据专业是一项技术的学习方向，该专业是交叉性学科，学习内容涵盖较广，其中以统计学、数学、计算机为三大支撑柱学科，并以生物、医学、环境科学、经济学、管理学等作为辅助拓展。除此之外还需要学习数据采集、数据分析、数据处理软件及计算机编程语言等。不同的工作岗位与方向，需要从事的工作也不是一样的，因此催生出了许多职位。较为常见的大数据发展方向是大数据开发、大数据分析。
回过头来我们看看学习大数据需要的基础
1、java SE、EE（SSM）
90%的大数据框架都是Java写的
2、MySQL
SQL on Hadoop
3、Linux
大数据的框架安装在Linux操作系统上
- 需要学什么
大数据离线分析
一般处理T+1数据（T：可能是1天、一周、一个月、一年）
a、Hadoop ：一般不选用最新版本，踩坑难解决
（common、HDES、MapReduce、YARN）
环境搭建、处理数据的思想
b、Hive：大数据的数据仓库
通过写SQL对数据进行操作，类似于MySQL数据库的sql
c、HBase：基于HDFS的NOSQL数据库
面向列存储
d、协作框架：
sqoop（桥梁：HDFS《==》RDBMS）
flume：搜集日志文件中的信息
e、调度框架
anzkaban
了解：crotab（Linux自带）
zeus（Alibaba）
Oozie（cloudera）
f、前沿框架扩展：
kylin、impala、ElasticSearch（ES）
大数据实时分析
以spark框架为主
Scala：OOP（面向对象程序设计）+FP（函数是程序设计）
sparkCore：类比MapReduce
sparkSQL：类比hive
sparkStreaming：实时数据处理
kafka：消息队列
前沿框架扩展：flink
阿里巴巴：blink
大数据机器学习
spark MLlib：机器学习库
pyspark编程：Python和spark的结合
推荐系统
python数据分析
python机器学习
大数据学习入门规划？
大数据方向的工作目前分为三个主要方向:
01.大数据工程师
02.数据分析师
03.大数据科学家
04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）
一、大数据工程师的技能要求
二、大数据学习路径
三、学习资源推荐（书籍、博客、网站）
一、大数据工程师的技能要求总结如下:
必须技能10条:01.Java高级编程(虚拟机、并发)02.Linux 基本操作03.Hadoop（此处指HDFS+MapReduce+Yarn ）04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）05.Hive06.Kafka 、07.Storm08.Scala09.Python10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）进阶技能6条:11.机器学习算法以及mahout库加MLlib12.R语言13.Lambda 架构14.Kappa架构15.Kylin16.Aluxio
二、学习路径
第一阶段:
01.Linux学习（跟鸟哥学就ok了）
02.Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》
第二阶段:
03.Hadoop （董西成的书）04.HBase（《HBase权威指南》）05.Hive（《Hive开发指南》）06.Scala（《快学Scala》）07.Spark （《Spark 快速大数据分析》）08.Python （跟着廖雪峰的博客学习就ok了）
第三阶段:对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了，我把最重要的事情(要学什么告诉你了)，剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定,如果看书效率不高就上网课，相反的话就自己看书。
三，学习资源推荐:01.Apache 官网02.Stackoverflow04.github03.Cloudra官网04.Databrick官网05.过往的记忆（技术博客）06.CSDN，51CTO 07.至于书籍当当、京东一搜会有很多，其实内容都差不多
那么如何从零开始规划大数据学习之路！
大数据的领域非常广泛，往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多，这同样使得初学者难以选择从何处下手。本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路，提供帮助。
大数据开发学起来难吗？
只要你有兴趣什么都不难，如果你不喜欢，你学什么都很难的，再有，it行业需要英语还不错，逻辑思维能力不太差，数学如果还不错的话，学的时候会轻松些。
大数据开发需要必须掌握的技能1条 1. Java高级(虚拟机、并发) 2. Linux 基本操作 3. Hadop（HDFS+MapReduce+Yarn ） 4. HBase（JavaAPI操作+Phoenix ） 5. Hive(Hql基本操作和原理解） 6. Kafka 7. Storm/JStorm 8. Scala 9. Python 10. Spark (Core+sparksql+Spark streaming） 。
大数据方向的工作目前主要分为三个主要方向: 1. 大数据工程师 2. 数据分析师 3. 大数据科学家 4. 其他（数据挖掘等） 。
辅助小工具(Sqop/Flume/Oozie/Hue等)。
高阶技能6条 1. 机器学习算法以及mahout库加MLlib 2. R语言 3. Lambda 架构 4. Kapa架构 5. Kylin 6. Aluxio
大数据培训一般都将些什么内容？
参加大数据培训都学习些什么，随着互联网在近几年的飞速发展，大数据页被越来越多的人所熟知，不管是行内的人还是行外的人都纷纷加入这个行业！于是许多的培训机构也纷纷崛起，开设相关的培训课程！作为一个未来的十分有前景的行业。成为大数据工程师无疑是迎接一个很有前景的职业生涯，那么大数据工程师，要学习什么内容呢。
大数据培训的内容：
不同的培训机构来说，根据注重的点不同大数据课程内容也有所差异，培训周期也都不大相同。课程内容除开第一阶段学习Java语言基础之外，还要学习HTML、CSS、Java、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。
二、基础内容学习
对于初学大数据的同学来说尤其是零基础的，感觉大数据比较复杂比较难，很难记住。但是对于大数据学习者而言，对于学员的逻辑思维能力要求较高。
三、项目实战训练
参加大数据培训学习还有一项内容是必须要注意的，那就是课程内容安排上必须要有大数据开发相关的项目，项目练习是学习的核心，在这个过程中可以让我们更加了解项目制作流程，积累一定的经验，在后边的工作面授中也能应答自如。
关于mllibjava和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。