从术语到Spark,10篇必读大数据学习资源

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源,由浅入深,比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议”等有趣的话题。相信各种背景的朋友都会在这篇文章中有所收获。

本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源,由浅入深,比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议”等有趣的话题。相信各种背景的朋友都会在这篇文章中有所收获。

之前,我们已就数据可视化进行了深入探讨。这次,我们将从更基本的概念讲起,以便在涉足更复杂的数据科学和商业智能之前能够真正理解大数据。文中会引领大家阅读介绍大数据的相关文章,研究网络上流传的大数据的概念,查看与大数据相关的出版物。

数据可视化:
https://dzone.com/articles/diving-into-data-visualization
数据科学:
https://dzone.com/articles/diving-into-data-science
商业智能:
https://dzone.com/articles/big-data-deep-dive-the-business-intelligence-editi

大数据社区(DZone)
image

查阅DZone上最受欢迎的介绍大数据的文章,了解大数据的基础知识,进而明白为什么Apache Kafka和Ignite是大数据分析不可或缺的部分,以及为什么你应该学习Python等一系列问题。

大数据初学者指南(Kamesh Ganeon作)。一切都应由大数据分析驱动!但大数据究竟是什么?你能从中得到什么?阅读本文知晓答案。

大数据初学者指南:
https://dzone.com/articles/a-beginners-guide-to-big-data

Kafka是什么? (Jean-Paul Azar作)。 Kafka常用于实时流数据架构并提供实时分析。大数据交流分享扣qun 74零零加【4yi381】阅读本文可以了解它的具体用例以及它受欢迎的原因。

Kafka是什么:
https://dzone.com/articles/what-is-kafka

学习Python的4个理由(Arani Chatterjee作)。能够使用Python是攻克大数据的先决条件,本文列出了详细原因。

学习Python的4个理由:
https://dzone.com/articles/4-reasons-you-should-learn-python

Apache Ignite是什么?(Dmitriy Setrakyan作)。Apache Ignite十分简单,但为了全面了解它,多去回答“Ignite是个……吗”之类的问题会有帮助。

Apache Ignite是什么:
https://dzone.com/articles/what-is-apache-ignite-1

需要了解的51条大数据术语(DZone编辑团队作)。 我们列出了一些关于大数据的最重要的定义,能够纠正你对术语的一些理解错误。

需要了解的51条大数据术语:
https://dzone.com/articles/48-big-data-terms-you-need-to-know

大数据百宝盒

除了DZone之外,更多大数据新手感兴趣的最近咨询及会议等内容如下。

11个必须参加的大数据会议。参加一些大型会议,对了解大数据世界会有帮助。

11个必须参加的大数据会议:
https://blog.capterra.com/big-data-conferences-for-data-analysts/

解释大数据。 在这个介绍短片中,可以了解有关大数据的特征、技术和机会。

介绍短片

掌握大数据分析。这个网站提供了50门课程、博客、教程等资料,以帮助人们掌握大数据分析!查询此网站来获得任何与大数据领域有关的资料。

掌握大数据分析:
https://www.ngdata.com/big-data-analysis-resources/

深入研究大数据

DZone几乎在所有与技术相关的主题上都有指南和Refcardz索引(Refcardz:一个提供多种技术速查表的网站),但如果你对大数据特别感兴趣,下面这些应该对你最有吸引力。

Refcardz索引:
https://dzone.com/refcardz/apache-spark?chapter=1

DZone大数据指南:数据科学和高级分析。

探索下一代自助服务数据准备工具的关键功能,深入研究与大数据相关的应用程序和语言。

DZone大数据指南:
https://dzone.com/guides/big-data-data-science-and-advanced-analytics

Apache Spark:大规模数据处理的引擎。

Spark的简介,介绍它在大数据领域的地位,指导安装并创建Spark程序,以及对一些常用行为和操作的说明。

Apache Spark:
https://dzone.com/refcardz/apache-spark?chapter=1

相关报道:
https://dzone.com/articles/the-basics-of-big-data

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
16天前
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
48 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
|
17天前
|
SQL 机器学习/深度学习 分布式计算
Spark快速上手:揭秘大数据处理的高效秘密,让你轻松应对海量数据
【10月更文挑战第25天】本文全面介绍了大数据处理框架 Spark,涵盖其基本概念、安装配置、编程模型及实际应用。Spark 是一个高效的分布式计算平台,支持批处理、实时流处理、SQL 查询和机器学习等任务。通过详细的技术综述和示例代码,帮助读者快速掌握 Spark 的核心技能。
45 6
|
15天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
59 2
|
16天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
56 1
|
16天前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
|
17天前
|
分布式计算 大数据 OLAP
AnalyticDB与大数据生态集成:Spark & Flink
【10月更文挑战第25天】在大数据时代,实时数据处理和分析变得越来越重要。AnalyticDB(ADB)是阿里云推出的一款完全托管的实时数据仓库服务,支持PB级数据的实时分析。为了充分发挥AnalyticDB的潜力,将其与大数据处理工具如Apache Spark和Apache Flink集成是非常必要的。本文将从我个人的角度出发,分享如何将AnalyticDB与Spark和Flink集成,构建端到端的大数据处理流水线,实现数据的实时分析和处理。
48 1
|
1月前
|
存储 机器学习/深度学习 分布式计算
大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
【10月更文挑战第5天】大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
|
3天前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么?
数据架构 ODPS 是什么?
42 7
|
3天前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据 优化数据读取
【11月更文挑战第4天】
14 2
|
16天前
|
数据采集 监控 数据管理
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第26天】随着信息技术的发展,数据成为企业核心资源。本文探讨大数据平台的搭建与数据质量管理,包括选择合适架构、数据处理与分析能力、数据质量标准与监控机制、数据清洗与校验及元数据管理,为企业数据治理提供参考。
58 1