云计算两个月能学会吗(云计算零基础可以学吗)

毫无疑问，未来的大数据技术，学习的人越来越多，这些人中，有很多已经在IT圈摸爬滚打了好几年的程序员，当然也有刚刚起步的初学者。出去。坦白讲，大数据并不比学编程好，还是需要一定的基础，至少需要半年的时间。“成为一名优秀的大数据人才并不容易，不仅需要学习理论知识和掌握技能，还需要一定的开发经验。仅靠自学是不够的。更好的办法是从事专业工作。”学习。

大数据学习并非深不可测。虽然没那么简单，但是通过努力，零基础的朋友也可以完全掌握。
大数据前景：
1．市场需求大
随着信息产业的快速发展，行业人才的需求量也在逐年扩大。据内权威统计，未来五年，我信息技术人才需求总量将高达1500万至2000万。以大数据分析为例，我对大数据人才的需求正以每年20%的速度增长，每年新增需求近百万。
2.就业范围广
一般规模较大的公司都有自己的IT部门。如果公司的信息量比较大，必然需要数据库管理、企业信息管理等，同学们除了去新兴行业，还可以去这些规模比较大的企业担任重要职务在信息部门。
大数据专业就业方向：
1．Hadoop大数据发展方向
市场需求旺盛，大数据培训主体，当前IT培训机构重点
通讯职位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等.
2.数据挖掘、数据分析&机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上培训机构屈指可数。。
对应职位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等
3.大数据运维&云计算方向
市场需求中等，更倾向于Linux和云计算学科
对应职位：大数据运维工程师

我们先来说说大数据的四个典型特征：数据量大；各种数据类型（结构化、非结构化文本、日志、、图像、地理位置等）；商业价值高，但必须基于海量数据，通过数据分析和机器学习快速挖掘；处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限于离线数据处理。章：HadoopHadoop可以说是大数据存储和处理的鼻祖，现在大多数开源大数据框架都依赖于Hadoop或者与其很好兼容。就Hadoop而言，您至少需要了解这些是什么：首先学习如何自己构建Hadoop并运行它。建议先使用安装包的命令行进行安装，而不是使用管理工具进行安装。现在大家都用Hadoop2.0。目录作命令；上传和文件命令；提交并运行MapReduce示例程序；打开HadoopWEB界面，查看作业执行状态并查看作业执行日志。了解Hadoop日志的位置。完成上述之后，你应该了解它们的原理：MapReduce：如何分而治之；HDFS：数据在哪里，什么是副本；Yarn是什么以及它能做什么；NameNode做什么；资源管理器在哪里？你会怎样做;如果有合适的学习网站，那就去看讲座，如果没有或者你更喜欢书籍，那么你也可以看书。当然，的办法是先搜索一下这些是做什么用的，大致了解后再听。第二章：更高效的WordCount来了，一定要学好SQL，它会对你的工作有很大的帮助。就像您为WordCount编写（或）了多少行代码？但如果使用SQL就很容易了，例如：SELECTword,COUNT(1)FROMwordcountGROUPBYword;这就是SQL的魅力。编程需要几十行甚至上百行代码，但是SQL一行就可以完成；使用SQL处理和分析Hadoop数据方便、高效、易用，是一种趋势。无论是离线计算还是实时计算，越来越多的大数据计算框架提供了主动的SQL接口。另外，对于大数据来说，SQLOnHadoop的Hive是必须要学习的。什么是蜂巢？官方的解释是：ApacheHive数据仓库软件可以方便地读取、写入和管理驻留在分布式存储中并使用SQL语法查询的大型数据集。为什么说Hive是数据仓库工具而不是数据库工具呢？有些朋友可能不了解数据仓库。数据仓库是一个逻辑概念。底层使用数据库。数据仓库中的数据有这两个特点：历史数据最全（海量）且相对稳定；所谓相对稳定性，是指数据仓库与业务的数据库不同，数据更新频繁，当数据进入数据仓库时，很少会被更新或删除，只会被大量查询。Hive也具有这两个属性。因此，Hive适合作为海量数据的数据仓库工具，而不是数据库工具。了解了Hive的功能之后，就可以开始安装和配置Hive了。当可以正常进入Hive命令行时，说明安装配置成功。了解Hive的工作原理，学习Hive的基本命令：创建表；将数据加载到表中；从Hive表数据；MapReduce原理（还是经典问题，一个10G的文件，给定1G内存，如何用Java程序统计最常见的10个单词及其频率）；HDS中数据的读写过程；PUT数据到HDFS；从HDFS数据；我会写一个简单的MapReduce程序，如果运行过程中出现问题，我想知道在哪里可以看到日志；能编写简单的SQL语句，如Select、Where、groupby等；HiveSQL转换为MapReduce的一般流程；Hive中常用语句：创建表、删除表、加载数据到表、分区以及从表数据到本地；通过上面的学习你了解到HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，可以用来存储海量数据。MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，可以用于HDFS上的统计和分析。海量数据，而Hive就是SQLOnHadoop。Hive提供了SQL接口。开发人员只需要编写简单且用户友好的SQL语句即可。Hive负责将SQL翻译成MapReduce并提交运行。此时，你的“大数据平台”看起来是这样的：那么问题来了，如何将海量数据导入到HDFS中呢？第3章：数据收集将数据从各种数据源收集到Hadoop中。3.1HDFSPUT命令你应该以前用过这个命令。put命令在实际环境中也很常用，通常与shell、python等脚本语言一起使用。建议掌握一下。3.2HDFSAPIHDFS提供了写入数据的API。您可以使用编程语言将数据写入HDFS，通过设置