自学大数据需要从哪里入手？（下）

自学大数据需要从哪里入手？昨天小编已经为大家介绍了一部分，没办法，大数据需要学的内容较多，我们分两篇文章进行讲解。昨天讲到了MySQL的学习，我们书接上文。

一、Sqoop

这是一个可以将MySQL里的数据导入到Hadoop里的工具。不过它并不是必要的工具，你也可以选择直接把MySQL里的数据表导出再放到HDFS上。

二、HIVE和Oozie

在大数据学习中，学会HIVE很重要，尤其是当你学会SQL语法以后，HIVE就能大幅度简化你的大数据处理过程而不用再写MapReduce程序。学会HIVE以后，就一定要学会Oozie，它能帮助你进行管理，从而省去很多的麻烦。

三、Hbase

与MySQL同为数据库，但是Hbase的数据存储量要大得多，属于Hadoop生态系统中的NOSQL数据库，常常被用作大数据处理之后的存储。

四、Kafka

Kafka是一个高吞吐量的队列工具，每秒可以支持数百位的消息。可以通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也可以和Flume配合使用，做线上实时数据的入库。

五、Spark

相信大家对Spark已经耳熟能详了。它可以替代Hadoop中的MapReduce，解决MapReduce在处理海量数据时速度过慢的毛病。而且Spark十分适合做迭代运算，Java语言和Scala语言都可以操作它。

自学大数据需要从哪里入手？如果你学会了昨天所列的五项，再加上今天所列的五项，再加上一些项目经验的积累，你就可以成为一名真正的大数据工程师了。如果你在学习过程中感觉太过艰难，不要急，光环大数据永远是你身后最坚实的后盾。光环大数据专业从事大数据培训多年，带你零基础也能玩转大数据！

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