大数据一致性php,数据一致性问题

如何进入大数据领域，学习路线是什么？

分享大数据学习路线：

第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC

主要学习一些Java语言的概念，如字符、bai流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。

第二阶段为分布式理论简介

主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partition tolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。

第三阶段为数据存储与计算（离线场景）

主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。

第四部分为数仓建设

主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车（5T）架构技术解析、多维数据模型处理kylin（3.5T）部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等；

第五阶段为分布式计算引擎

主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。

第六阶段为数据存储与计算（实时场景）

主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。

第七阶段为数据搜索

主要讲解elasticsearch，包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。

第八阶段为数据治理

主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。

第九阶段为BI系统

主要讲解Superset、Graphna两大技术，包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。

第十阶段为数据挖掘

主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

相关问答

Q1: PHP-大数据量怎么处理优化

大数据的话可以进行以下操作：

减少对数据库的读取，也就是减少调用数据库，

进行数据缓存，

利用数据库的自身优化技术，如索引等

精确查询条件，有利于提高查找速度

Q2: php redis高并发rpush是数据一致性吗

不会，这里的原子性不要从php的角度看，应该从redis的角度看，同一个redis节点对并发的请求都是序列化处理的，所以单操作不存在你担心的并发问题，但如果是read write的形式到哪里都不行了，切记。

有人问到read write是啥，其实就是并发的一个经典问题，代码如下

$v = $redisClient-get('v');

$v ++;

$redisClient-set('v', $v);

就是先读取数据，再修改数据，在写回修改，这里是希望每次访问都递增v的值，但在并发情况下，两个进程都读取到了一样的初始值，比如3，然后都加1变为4，最后把4写回Redis，这种情况就会统计数据比实际的少。尽量都用Redis的原子操作就好，比如incr。

Q3: 数据挖掘，算搞技术吗，做了一年php开发，现在不想做研发了，想做数据挖掘和大数据，我做研发的经验有

数据挖掘和大数据是很好的方向，涉及编程不多，主要是使用现成的软件。肯定是技术活啦。