大数据培训的学习方向与就业方向

大数据受重视的程度越来越高，越来越多的大数据业务开始落地布局，企业对于专业大数据人才的需求也越来越旺盛。市面上的大数据培训，作为为行业输出人才的重要来源之一，也受到更多的关注。其中比较重要的一点就是对于大数据培训的学习方向以及未来的就业方向的关注。


从企业对于大数据人才的主要需求来说，开发、架构和运维是需求比较多的方向，因此从就业角度来说，大数据培训的学习方向，也应该多偏向这三个方向。

首先，大数据开发工程师，对于主流的大数据平台包括Hadoop、Spark、Storm等核心框架需要做好熟练掌握。以Hadoop为例，对于Hadoop作业编程、Hadoop通用算法、Hadoop生态系统组件包括Yarn，HBase、Hive、Pig等都需要熟练掌握。

其次，大数据架构工程师，除了对于Hadoop、Spark等大数据平台开发技术做到熟练掌握，对于分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等等，也要能从架构的角度进行优化处理。

大数据运维工程师，这是相对于大数据开发工程师而言的，偏向于对于主流大数据平台的的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化等方面的运用，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。

大数据运维，相对于开发而言，更多的工作集中在对平台的日常运行和维护上，因此对于各种大数据工具要掌握更多，比如说使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台、对于Hadoop部署实施到运行全程的状态监控等。

但其实总的来说，不管是开发、架构还是运维，在大数据培训学习阶段，需要掌握的知识技能并没有大的差别，更多的还是在实际工作当中，根据岗位的规划和实际的业务需求来看。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据开发春季班正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服获取！