在前面的文章中我们给大家解答了很多的大数据学习的各个阶段的内容，我们在前面为大家讲述了六个阶段，其中第一个阶段是静态网页基础内容、第二个阶段的学习内容是JavaSE和
JavaWeb、第三个阶段是前端框架、第四个阶段是企业级开发框架、第五个阶段是初识大数据，第六个阶段是大数据的数据库学习。我们在这篇文章中给大家介绍一下大数据学习的第七个阶段的内容。

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大数据学习的第七阶段就是实时数据采集。这个阶段的学习同样是比较困难的，同样需要重视技术知识点、阶段项目任务和综合能力。这一阶段需要学习的内容有很多，主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集安装)、STROM开发(STROM MVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化。

在前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。这就需要很多知识的储备。比如我们可以在网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢?是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了FLUME实时数据采集内容，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别。这些内容就是第七个阶段中比较重视的内容。

以上的内容就是小编为大家介绍的第七个阶段的大数据学习内容，想必大家看了这篇文章以后已经有了自己的学习方向了吧？大家在进行学习大数据的时候一定要按照顺序把每个阶段的知识点都好好藏我，这样才能够为日后成为大数据工程师或大数据分析师做好准备，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

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