2019大数据竞赛必备：技术要点与实战准备全攻略

本文是一份针对大数据竞赛的全面准备指南，旨在帮助参赛者为即将到来的2019年竞赛做好充分的知识和技术准备。比赛的目的是考察选手对大数据技术的理解和应用能力，特别是对Hadoop生态、Hive数据仓库、HBase、Spark、数据可视化以及人工智能领域基础知识的掌握。 1. 平台部署：参赛者需要熟练搭建Hadoop、Hive、HBase、Sqoop、Flume、Zookeeper和Spark等开源组件的集群，其中Hadoop及其子系统如HDFS和MapReduce是基础，重点掌握配置文件的设置和任务提交与运行过程中的问题排查。 2. Hadoop相关技能：包括Hadoop分布式安装配置、HDFS的基本操作命令、Java API的使用，以及MapReduce编程实践，特别是多路输入输出和数据预处理，如处理缺失值和噪音数据。 3. Hive数据仓库操作：涉及Linux下MySQL安装、Hive的安装和使用，包括建表、数据加载、查询分析，尤其是SQL语法的掌握，如分组、join、排序及自定义函数（UDF）的编写。 4. HBase相关：基础操作和Java API应用是核心，但重点在于理解而非深入细节。 5. Sqoop、Flume、Spark等组件：掌握这些工具的安装和基本操作，特别强调Spark数据处理部分，因为它是今年竞赛的一个重要命题方向，包括Spark Shell和Spark SQL的使用。 6. 可视化：推荐使用Python语言，结合Numpy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等库进行数据可视化，包括静态数据的展示。 7. 人工智能：理解人工智能的基础概念，掌握深度学习环境的搭建，如CPU版本的TensorFlow安装，并了解常用的深度学习框架。 8. 文档编写：参赛者需具备清晰的专业术语表达，代码逻辑注释，以及良好的文档结构和排版习惯，包括Python代码的美化和注释规范。 最后，文中建议参赛者加强SQL语句的练习，利用牛客网等平台进行专项训练，以提高实战能力。这份指南为参赛者提供了一个全面且针对性的学习路径，确保在大数据竞赛中取得优异成绩。