大数据开发需要学什么

众所周知，大数据开发是当前比较热门的岗位之一，很多想学习大数据开发的小伙伴十分关注大数据开发学习内容，为了对大家学习大数据开发有帮助，下面小编给大家介绍一下大数据开发学习的内容方向。

大数据开发需要学什么？

大数据开发学习的内容方向一般包括java、linux、Hadoop、Python、可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理等，详细如下：

1、Java基础

java是目前使用最广泛的编程语言，它具有的很多特性都特别适合作为大数据应用的开发语言；另外Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java开发的，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个重要条件，就是掌握Java编程语言。

2、Linux系统和Hadoop

大数据的整个框架是搭建在Linux系统上面的，所以一定要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个开源的分布式计算+分布式存储平台，是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。在这一阶段，你必须要掌握Hadoop的核心组件，包括分布式文件系统HDFS、资源调度管理系统YARN和分布式计算框架MapReduce。

3、分布式计算框架Spark&Storm

随着学习的深入，在具备大数据开发的基础之后，就需要进一步学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark无论是在性能还是在方案的统一性方面，都有着卓越的优势，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。

Java程序员转大数据开发需要学什么？

一、分布式计算框架

掌握 hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;

二、算法和工具

学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。

三、数学

补充数学知识：高数、概率论和线代

四、项目实践

1、开源项目：tensorflow：Google的开源库等;

2、通过企业实习获取项目经验

大数据开发需要具备的基本技能？

目前大数据开发用到的语言主要有Java、python、R、Scala等等，需要熟悉的生态原理和使用方法有Hadoop、hive、hbase、spark等，需要掌握数据开发、数据挖掘的各项流程；

Java是比较完善的生态，并且Hadoop自身也是有Java语言开发的，因此Java是比较常见的并且全能的语言；在学习Java语言时，可以同步接触到Hadoop平台，掌握其整体的结构，并且要能够根据Java完成Hadoo平台的一些案例实验，进而掌握在Hadoop平台下的Java的应用。

想要入行大数据开发，需要学习的技术有很多，大数据开发需要学什么不是一成不变的，是随着行业、企业的新需求不断迭代更新的，如果故步自封将很容易被行业淘汰。