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python大数据要学哪些东西?烟台达内认为学习Python大数据主要涉及以下几个方面:
一、Python编程基础
掌握Python的基本语法和编程结构，包括数据类型(如整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等)、条件语句、循环语句、函数定义等。
了解Python的面向对象编程概念，包括类、对象、继承等。
二、数据处理与分析
学习NumPy库，用于进行数值计算和矩阵运算，这是Python数据分析的基础。
学习Pandas库，用于数据处理和分析，包括数据清洗、去重、填充缺失值等操作，以及数据聚合、排序、统计、分组等高级功能。
学习Matplotlib库，用于数据可视化，将枯燥的数字转化成易于理解的图表。
三、大数据处理框架
学习Hadoop生态系统，包括Hadoop、HDFS、Hadoop MapReduce、Hadoop YARN等核心组件，理解其架构和原理。
学习Hive，一个建立在Hadoop上的数据仓库管理工具，通过类似SQL的查询语言进行数据分析。
学习ZooKeeper，一个分布式协调服务，对于大数据处理系统的协同和同步至关重要。
四、大数据平台与架构
学习CDH(Cloudera Distribution for Hadoop)大数据平台，了解其安装、配置和管理方法，以及提供的各种工具和服务。
了解阿里巴巴数仓的分层架构，理解在实际业务场景中如何组织和管理数据，以及各层的作用。
五、数据获取与存储
学习如何使用Python连接主流数据库(如MySQL、Oracle等)，通过SQL查询语句获取数据。
掌握外部数据的获取方式，如使用爬虫技术(如Requests、BeautifulSoup等)自动爬取数据。
对于大规模数据的存储与管理，学习使用数据库技术(如关系型数据库、NoSQL数据库等)。
六、实践项目
搭建Hadoop集群，熟悉集群的配置和管理。
编写MapReduce程序，了解分布式计算的基本原理。
使用Hive进行数据查询和数据仓库管理。
进行实际项目实践，如电商平台用户行为分析、社交媒体数据挖掘等。
通过以上六个方面的学习，你将能够掌握Python大数据处理的基本知识和技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。
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2024-08-08
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