大数据软件入门：大数据开发入门技能分解

通常一提到大数据，给很多人的第一印象就是自带“高大上”光环，尤其是技术开发的岗位，一堆专业技术名词，各种听起来就难度很高的技术框架，似乎大数据软件入门很难。但是事实上呢，大数据开发需要哪些技能呢，下面我们就来详细了解一下。

大数据软件开发工作，所对应的就是大数据技术框架的应用和开发，针对主流的开源大数据框架的掌握是最基本的要求，而如果想要往更高层次发展，后台数据处理，数据架构的搭建、数据性能的优化，也都是需要逐步去提升的。


企业对大数据相关职位的招聘需求，可以大致归纳为四个方面：

写代码：Java开发/Linux开发环境

数据库：Mysql/MongoDB等，有一定调优经验

分布式：Hadoop/Hive/Spark/Storm/HBase等

加分项：大数据分析、机器学习、问题排查能力

基本上具备以上这些企业需求的能力，那么在大数据就业市场上，找到一份对口的工作就不难了，所以大数据软件入门学习，也可以参照这样的人才需求去针对性地学习。

以企业普遍需求的Hadoop大数据开发为例，主要的细分技能体系如下：

1.Java编程（分布式）

2.Linux开发环境

3.Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn）

4.HBase（JavaAPI操作）

5.Hive(查询、函数、视图）

6.Sqoop&Flume（数据采集）

7.其他：Pig、HUE、HA等

大数据软件开发的实际工作当中，涉及到数据抽取、文件存储、数据存取、数据计算、数据分析应用等多个环节。

以Hadoop框架来说，核心的组件有三个，HDFS、MapReduce和Yarn。HDFS为海量的数据提供存储，MapReduce为海量的数据提供计算，而Yarn则负责协调资源调度，确保大数据处理任务的快速高效完成。

当然，大数据技术框架学习，前面说到的Hadoop只是其中之一，主流的大数据开源框架，还有Spark、Storm、Flink等，每个框架也都自成体系，可以独立完成某些任务，也可以协同集成开发，这些也都是需要学习掌握的。

关于大数据软件入门，大数据开发入门技能分解，相信大家看完以上的内容，也都有了更清晰的认识了。大数据软件开发，主要面向大数据工程师，掌握大数据软件开发技能，也就具备入行做大数据工程师的能力了。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据软件开发培训，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服获取！