云計算的應用無處不在，學術(shù)云能為大學研究人員、教授和學生提供計算資源，讓他們以及外面的研究人員/開發(fā)人員可以更輕松、快速地接入所需資源集群，為自己的研究工作服務;而開發(fā)/測試云可使開發(fā)人員以前所未有的方便及更低的成本、更短的周期，構(gòu)建、升級和測試應用程序。

游戲云和社交媒體云在防火墻后面構(gòu)建一個云平臺，在享受靈活性和規(guī)模的同時，能夠有更大的掌控能力和安全性;在提供BYO移動服務方面，云計算也是一個非常好的架構(gòu)，可以促進應用在內(nèi)部或向外部客戶的交付;另外，云計算已經(jīng)成為目前災難恢復的一個重要模式，它不僅可以建立故障備份點，還保持了“隨增長付費”的服務優(yōu)勢，這樣企業(yè)可以更快速地響應商機，同時保證高回報。

此外，云計算基礎架構(gòu)還可以幫助應對不同行業(yè)的變化。有些變化是由于行業(yè)特點而產(chǎn)生，如零售業(yè)在節(jié)假日銷售旺季會出現(xiàn)銷售的突飛猛進。當然，行業(yè)變化多種多樣，有些是周期性、可預測的， 如世界杯或奧運會，還有些是不可預測的，如重要新聞事件或博客站點。在這種情況下，需要針對預期的高峰情況構(gòu)建基礎架構(gòu)。而在平時，這些容量大部分都被閑置，云計算能夠讓這些已經(jīng)部署的基礎架構(gòu)產(chǎn)生更大的效益。

云計算大數(shù)據(jù)工程師而言，您至少要掌握以下技能：

linux基礎

因為大數(shù)據(jù)體系，基本都是開源軟件，這些開源軟件都是在開源的linux系統(tǒng)上運行的，所以你必須會基本的linux操作，比如用戶管理，權(quán)限，shell編程之類的一門JVM系語言：

當前大數(shù)據(jù)生態(tài)JVM系語言類的比重極大，某種程度上說是壟斷也不為過。這里我推薦大家學習Java或Scala，至于Clojure這樣的語言上手不易，其實并不推薦大家使用。另外，如今是“母以子貴”的年代，某個大數(shù)據(jù)框架會帶火它的編程語言的流行，比如Docker之于Go、Kafka之于Scala。

因此這里建議您至少要精通一門JVM系的語言。值得一提的，一定要弄懂這門語言的多線程模型和內(nèi)存模型，很多大數(shù)據(jù)框架的處理模式其實在語言層面和多線程處理模型是類似的，只是大數(shù)據(jù)框架把它們引申到了多機分布式這個層面。

建議：學習Java或Scala

計算處理框架：

嚴格來說，這分為離線批處理和流式處理。流式處理是未來的趨勢，建議大家一定要去學習；而離線批處理其實已經(jīng)快過時了，它的分批處理思想無法處理無窮數(shù)據(jù)集，因此其適用范圍日益縮小。事實上，Google已經(jīng)在公司內(nèi)部正式廢棄了以MapReduce為代表的離線處理。

因此如果要學習大數(shù)據(jù)工程，掌握一門實時流式處理框架是必須的。當下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年風頭正勁的Apache Flink。當然Apache Kafka也推出了它自己的流式處理框架：Kafka Streams

建議：學習Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一個。

分布式存儲框架：

雖說MapReduce有些過時了，但Hadoop的另一個基石HDFS依然堅挺，并且是開源社區(qū)最受歡迎的分布式存儲，絕對您花時間去學習。

資源調(diào)度框架：

Docker可是整整火了最近一兩年。各個公司都在發(fā)力基于Docker的容器解決方案，最有名的開源容器調(diào)度框架就是K8S了，但同樣著名的還有Hadoop的YARN和Apache Mesos。后兩者不僅可以調(diào)度容器集群，還可以調(diào)度非容器集群，非常值得我們學習。

分布式協(xié)調(diào)框架：

有一些通用的功能在所有主流大數(shù)據(jù)分布式框架中都需要實現(xiàn)，比如服務發(fā)現(xiàn)、領導者選舉、分布式鎖、KV存儲等。這些功能也就催生了分布式協(xié)調(diào)框架的發(fā)展。最古老也是最有名的當屬Apache Zookeeper了，新一些的包括Consul，etcd等。學習大數(shù)據(jù)工程，分布式協(xié)調(diào)框架是不能不了解的， 某種程度上還要深入了解。

列式存儲數(shù)據(jù)庫：

曾經(jīng)花了很長的時間學習Oracle，但不得不承認當下關系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)慢慢地淡出了人們的視野，有太多的方案可以替代rdbms了。人們針對行式存儲不適用于大數(shù)據(jù)ad-hoc查詢這種弊端開發(fā)出了列式存儲，典型的列式存儲數(shù)據(jù)庫就是開源社區(qū)的HBASE。

消息隊列：

大數(shù)據(jù)工程處理中消息隊列作為“削峰填谷”的主力系統(tǒng)是必不可少的，當前該領域內(nèi)的解決方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。國內(nèi)阿里也開源了RocketMQ。這其中的翹楚當屬Apache Kafka了。Kafka的很多設計思想都特別契合分布流式數(shù)據(jù)處理的設計理念。這也難怪，Kafka的原作者Jay Kreps可是當今實時流式處理方面的頂級大神。

建議：學習Kafka，不僅僅好找工作，還能觸類旁通進一步理解基于備份日志方式的數(shù)據(jù)處理范型。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的云计算的学习路线是什么？云计算的应用场景分析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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