零基础入门：3步成为大数据工程师（MapReduce&Spark）

本资源是一份关于数据计算的PPT教程，旨在帮助零基础的大数据开发人员快速入门成为大数据工程师。教程由Oracle大数据部门的专家Bright主讲，主要内容分为三个部分： 1. **MapReduce与Spark介绍**： - MapReduce是一种分布式计算模型，它将大规模的数据处理任务分解为一系列简单的子任务，通过并行执行在集群上完成，特别适用于处理海量数据的计算问题。 - Spark是另一种高效的大数据处理框架，相较于MapReduce，它提供了内存计算能力，支持实时流处理和机器学习，被广泛应用于大数据处理和分析。 2. **大数据开发的基础与流程**： - 大数据开发涉及用户需求分析，包括数据规模、复杂性和价值的提升，以及数据管理、统计分析的需求变化。 - 开发流程包括明确业务方向、具备编程基础（如Java、Python/R、Scala）、选择合适的编程语言，以及了解Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、YARN）和Hadoop相关技术如Hive。 - 数据开发过程中，还需要持续学习和掌握最新的大数据技术，例如Hadoop技术的发展和Spark的使用。 3. **技能和资源推荐**： - 教程强调了基础技能的重要性，如九阳神功（打基础）、乾坤大挪移（不断学习），以及具体的技术技能如编程语言、数据处理框架等。 - 课程中推荐了一些实用的编程书籍，如《Java核心技术》、《R语言实战》和《利用Python进行数据分析》，以及大数据领域的经典书籍如《Hadoop权威指南》。 这份教程为初学者提供了一个清晰的大数据开发路径，从基础概念到实际操作技巧，帮助他们快速适应大数据行业的技术发展。同时，也提到了大数据生态系统的角色划分，包括内部平台建设、技术提供商、服务供应商和产品提供商，以及相关的职位选择，如大数据工程师、Hadoop开发工程师等。