教你如何入门【大数据开发】？_数据开发基础知识

大数据作为时下最火的IT名词，是行业人士竞争的焦点。伴随着大数据时代的来临，大数据开发技术应运而生，从事大数据开发的技术人员也逐渐成为业内的“香饽饽”。

如今，尽管大数据开发技术已趋于成熟，但想要做到【入门】，难度还是不小的。下面总结了大数据开发技术的学习内容、学习路线以及学习方法，想要从事相关工作的小伙伴们不要忘记“一键三连”哦~

一、学习内容

（1）Java

Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、MapReduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！

（2）Linux

企业大数据平台往往是在Linux操作系统下运行的，因此，想从事大数据相关工作，需要熟悉Linux系统，包括其操作方法和相关命令。

（3）Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，HDFS和MapReduce是其核心设计，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，是大数据开发必不可少的框架技能。

（4）ZooKeeper

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

（5）Spark

Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

（6）Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，通过集群来提供实时的消息。

（7）Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。

（8）Hbase

Hbase是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

二、学习路线

（1）有用技能集

● Linux操作系统：Linux 是免费开源的操作系统，它的特点是稳定、安全、可靠，可以处理多并发的程序，所以是真正业界主流的服务器操作系统，大多数中型、大型甚至是巨型项目都在使用linux。因此，灵活运用Linux操作系统是学习大数据开发的必需技能。

● 编程技巧：编程是学习大数据开发的重要基础，掌握并能够实际运用编程贯穿整个大数据开发过程。

● SQL知识：SQL（结构化查询语言）的应用已经十分广泛，无论是后端开发、大数据开发、数据分析、产品还是算法岗位的从业者或多或少都要和 SQL 打交道。

（2）了解基础知识

● 学习目的：学习大数据开发前先明确自身的学习目的，从基础知识出发，再逐渐渗透。

● 确定Hadoop组件：Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发，它允许用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop包含丰富的生态组件，有我们耳熟能详的分布式文件系统HDFS，分布式计算框架MapReduce，以及分布式调度系统YARN，确定Hadoop组件是一个重要的步骤。

● 大数据理论：数据的价值性、安全性等问题逐渐受到人们的重视，如何对大数据进行分析，是一个难题，也是现在比较热的话题，了解、学习大数据理论知识是实践操作的必要前提。

（3）学习最佳方式

● 实践：想要学好大数据开发技术知识，不仅需要基础知识的学习积累，还需要结合相关项目实战案例的练习来深入理解学习大数据开发技术，在练习项目实战案例的过程中，不仅能积累一定的实战开发经验，还能锻炼项目开发过程中解决问题的能力。

● 关注博客和公众号：在学习大数据开发过程中，关注与大数据开发相关的博客和公众号不仅能拓宽自身学习视野，还能学习别人先进的经验，这些对于自身都是很有帮助的。

● 培训和认证：培训是快速入门大数据开发的重要渠道；认证是求职、升职加薪的敲门砖，也是提升自身能力的关键途径。

三、学习方法

（1）对数据的敏感度

小伙伴想要学习大数据开发技术知识，首先要了解大数据开发是和数据打交道的编程技术语言，所以小伙伴需要对数据具有一定的敏感程度，需要一定的统计学，在学习过程中，要学会爱数据，学会数据的统计与整理。

（2）在实践中学习

大数据要求实操能力，解决问题的能力，所以专业的大数据课程里，一定要有大数据项目实战经验，尤其对新手而言，这是提升技术实力的高效手段。

（3）向同行们学习

从事大数据开发相关工作是不断学习的过程，在完成大数据开发系统学习之后，成功入职后也是需要继续学习的。在实际工作中，同行们的宝贵经验以及团队合作都是非常重要的。

大数据开发技术的学习体系是非常宽泛的，学习的知识不仅多而且难度巨大。因此在学习大数据开发过程中，既要学习并积累好编程基础知识、不断丰富和加强知识结构，也需要在实际的项目中锻炼自身、汲取更多的实战经验。想学习并加入这个领域的小伙伴可以关注【CDP充电瓶】！