2023-09-17 16:43:27 48 0

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大數據開發需要學什么，大數據開發需要掌握哪些技術

大家好,今天小編來為大家解答以下的問題，關于大數據開發需要學什么，大數據開發需要掌握哪些技術這個很多人還不知道，現在讓我們一起來看看吧！

大數據開發可以自學嗎有哪些需要注意的地方

隨著大數據平臺的逐漸成熟，大數據在落地應用的過程中會逐漸釋放出大量的人才需求，對于普通職場人來說，掌握大數據開發技術也會在一定程度上拓展自己的發展渠道。

從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據開發崗位的人才需求量還是比較大的，目前大型科技公司對于大數據開發人才的需求量也比較大，而且招聘更多集中在研發崗位上，主要以從事大數據平臺開發為主。

由于大數據開發的知識體系比較龐大，所以對于自學者的要求還是比較高的，往往需要自學者具備一定的數學、統計學基礎，同時還要有一定的計算機基礎，涉及到操作系統（Linux）和編程語言。所以，如果基礎比較薄弱的初學者如果要學習大數據技術，可以從編程語言開始學起。

在編程語言的選擇上可以重點關注一下Java和Python這兩門編程語言，目前這兩門編程語言的學習資料還是比較多的，而且整體的學習難度也并不算大，尤其是Python語言更是以簡單易學著稱。掌握編程語言是學習大數據開發的第一步，通常大部分初學者在學習編程語言的時候并不會遇到太大的障礙，所以這部分內容是完全可以自學的。

學習大數據技術比較困難的部分是第二部分，也就是大數據平臺的學習，這部分內容比較多，而且對于實驗環境（數據、算力）有一定的要求，這對于初學者來說往往還是有一定學習難度的。通常在學習完基本的大數據平臺知識之后，應該找一個大數據開發的實習崗位，這樣會有更快的進步速度。所以，學習大數據技術并不建議完全自學，這樣學習成本會比較高，而且也很難深入。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

自學大數據，需要學習什么呢

大數據是我的研究方向之一，所以我來回答一下這個問題。

大數據是一個典型的交叉學科，涉及到計算機、數學、統計學、軟件、金融學、社會學等學科的綜合運用。很多大學可以說是舉全校之力來開設大數據專業，可見大數據專業涉及到的內容有多廣。概括來說，學習大數據要學習以下重點內容：

第一，數學。大數據的核心是數據分析，數據分析的核心是算法，所以扎實的數學基礎對大數據的學習是非常重要的。《算法導論》往往是大數據專業學生的必讀書籍之一。

第二，統計學。大數據分析需要用到大量的統計學知識，大數據的出現對統計學來說也是一次重要的變革。現在很多統計學專業的研究生都以大數據為主要研究方向，未來的統計一定以大數據為基礎。

第三，計算機。大數據與計算機的關系非常緊密，目前大數據人才大部分都是出自計算機相關專業。大數據的學習要搭建大數據平臺，比如Hadoop、Spark，另外需要具備操作系統、數據庫、編程語言等計算機基礎知識。

大數據的學習是一個漫長的過程，由于大數據涉及到的內容非常多，所以如果能一邊使用一邊學習效果會更好一些。在掌握了基本的大數據知識以后，可以參加到一個大數據項目組實習，通過使用來促進學習，這是一個比較好的學習途徑。

我目前在帶大數據團隊做一些落地項目，我會陸續在頭條上寫一些關于大數據的科普文章，感興趣的朋友可以關注我的頭條號，相信一定會有所收獲。

如果有大數據方面的問題，也可以咨詢我。

謝謝！

大數據究竟學的什么，學會哪些才能入行

你好！我是@程序員學習很高興回答你的提問，希望對你有所幫助，謝謝！

學習大數據首先我們要學習Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前后。

Java

大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學習大數據要學習那個方向呢？只需要學習Java的標準版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術在大數據技術里用到的并不多，只需要了解就可以了，當然Java怎么連接數據庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。

有同學說Hibernate或Mybites也能連接數據庫啊，為什么不學習一下，我這里不是說學這些不好，而是說學這些可能會用你很多時間，到最后工作中也不常用，我還沒看到誰做大數據處理用到這兩個東西的，當然你的精力很充足的話，可以學學Hibernate或Mybites的原理，不要只學API，這樣可以增加你對Java操作數據庫的理解，因為這兩個技術的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。

Linux

因為大數據相關軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟件的運行環境和網絡環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以后新出的大數據技術學習起來更快。

好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。

Hadoop

這是現在流行的大數據處理平臺幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面，MapReduce是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

YARN是體現Hadoop平臺概念的重要組件有了它大數據生態體系的其它軟件就能在hadoop上運行了，這樣就能更好的利用HDFS大存儲的優勢和節省更多的資源比如我們就不用再單獨建一個spark的集群了，讓它直接跑在現有的hadoopyarn上面就可以了。

其實把Hadoop的這些組件學明白你就能做大數據的處理了，只不過你現在還可能對"大數據"到底有多大還沒有個太清楚的概念，聽我的別糾結這個。等以后你工作了就會有很多場景遇到幾十T/幾百T大規模的數據，到時候你就不會覺得數據大真好，越大越有你頭疼的。當然別怕處理這么大規模的數據，因為這是你的價值所在，讓那些個搞Javaee的php的html5的和DBA的羨慕去吧。

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper

這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟件對它有依賴，對于我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql

我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql數據庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什么層度那？你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的權限，修改root的密碼，創建數據庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop

這個是用于把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive

這個東西對于會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那？它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie

既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase

這是Hadoop生態體系中的NOSQL數據庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的并且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用于大數據處理完成之后的存儲目的地。

Kafka

這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的？排隊買票你知道不？數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據（比如好幾百G的文件）我怎么處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了。

因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，并寫到各種數據接受方（比如Kafka）的。

Spark

它是用來彌補基于MapReduce處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

會這些東西你就成為一個專業的大數據開發工程師了，月薪2W都是小毛毛雨

后續提高：當然還是有很有可以提高的地方，比如學習下python，可以用它來編寫網絡爬蟲。這樣我們就可以自己造數據了，網絡上的各種數據你高興都可以下載到你的集群上去處理。

最后再學習下推薦、分類等算法的原理這樣你能更好的與算法工程師打交通。這樣你的公司就更離不開你了，大家都會對你喜歡的不要不要的。

希望對你有幫助，記得點贊和關注！????

大數據主要學習哪些內容

先上一張大數據技術學習的必備技能圖：

入門學習需要掌握的基本技能：

1、Java

2、Linux命令

3、HDFS

4、MapReduce

5、Hadoop

6、Hive

7、ZooKeeper

8、HBase

9、Redis

10、Flume

11、SSM

12、Kafka

13、Scala

14、Spark

15、MongoDB

16、Python與數據分析等等。

我們所說的大數據培訓學習，一般是指大數據開發。大數據開發需要學習的東西可以參考一下加米谷大數據培訓0基礎學習的課程，具體描述可見guan網：

第一階段：Java設計與編程思想

第二階段：Web前端開發

第三階段：JavaEE進階

第四階段：大數據基礎

第五階段：HDFS分布式文件系統

第六階段：MapReduce分布式計算模型

第七階段：Yarn分布式資源管理器

第八階段：Zookeeper分布式協調服務

第九階段：Hbase分布式數據庫

第十階段：Hive分布式數據倉庫

第十一階段：FlumeNG分布式數據采集系統

第十二階段：Sqoop大數據遷移系統

第十三階段：Scala大數據黃金語言

第十四階段：kafka分布式總線系統

第十五階段：SparkCore大數據計算基石

第十六階段：SparkSQL數據挖掘利器

第十七階段：SparkStreaming流失計算平臺

第十八階段：SparkMllib機器學習平臺

第十九階段：SparkGraphx圖計算平臺

第二十階段：大數據項目實戰

大數據分析需要學習什么

大數據分析概念?

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V，?數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）、真實性(Veracity)。?

大數據作為時下最火熱的IT行業的詞匯，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。

大數據分析工具介紹?

前端展現?

用于展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho,?Spagobi,?Openi,?Birt等等。?用于展現分析商用分析工具有Style?Intelligence、RapidMiner?Radoop、Cognos,?BO,?Microsoft?Power?BI,?Oracle,Microstrategy,QlikVie、?Tableau?。?

國內的有BDP，國云數據（大數據魔鏡），思邁特，FineBI等等。?

數據倉庫?

有Teradata?AsterData,?EMC?GreenPlum,?HP?Vertica?等等。?

數據集市?

有QlikView、?Tableau?、Style?Intelligence等等。

大數據分析步驟?

大數據分析的六個基本方面?

1.?Analytic?Visualizations（可視化分析）?

??不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2.?Data?Mining?Algorithms（數據挖掘算法）?

??可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3.?Predictive?Analytic?Capabilities（預測性分析能力）?

??數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4.?Semantic?Engines（語義引擎）?

??我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

?5.Data?Quality?and?Master?Data?Management（數據質量和數據管理）

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。?

假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。

6.數據存儲，數據倉庫?

數據倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型數據庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和加載(ETL)，并按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平臺。