大数据初级入门实操：大数据开发怎么学
作者：张老师 浏览次数： 2020-04-03 18:18
大数据相关岗位需求激增，行业人才缺口已达百万级，学习大数据也成为很多人的选择，抓住行业风口机遇，也能获得更好的发展前景。但是怎么学却成为很多人面临的难题，今天的大数据初级入门实操，我们就来分享一下到底大数据开发应该怎么学？
作为IT技术领域的新一轮热点，大数据的前景早已得到了印证，相比同级别的岗位，大数据的工资收入也要高出10%-20%，不得不说，薪资待遇和行业前景都是极好的。
以大数据开发为例，行业当中的大数据开发工程师，平均月薪已经达到15K以上，但是想要拿到这样的薪资，前提是掌握过硬的技术实力。
那么大数据开发应该怎么学？
推荐学习路线：JavaSE→Linux→Hadoop→Zookeeper→Hive→Flume→Kafka→HBase→Scala→Spark→Flink→项目实践
JavaSE（编程语言）
JavaSE是很基础很重要的，主要重点包括面向对象、集合（List、Map等）、IO流、String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程等。
Linux（基本操作）
学习Linux一定要动手实践，将一些基本命令熟练掌握，学会使用VIM编辑器，能够使用SecureCRT等工具进行远程登录和操作。
Hadoop
Hadoop是由Java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据，并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS（分布式文件系统）与MapReduce（分布式计算引擎）。
Zookeeper
ZooKeeper是一个典型的分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以基于ZooKeeper实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等功能。
Hive
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。
Flume
Flume是分布式海量日志采集、聚合和传输的系统。
Kafka
Kafka是一个分布式消息队列，用来缓存数据的。
HBase
HBase是一个分布式的、基于列存储的的非关系型数据库（NoSQL）。
Scala
Scala是一门多范式编程语言，支持面向对象和函数式编程，可以和Java进行混合使用。（Spark是Scala写的，如果要读源码，会Scala很有必要）
Spark
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，与MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。
Flink
Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界（有开始无结束）和有界（有开始有结束）数据流进行有状态计算。Spark和Flink两个项目的核心API基本一致，Spark在机器学习整合方面投入更多，Flink在流处理方面更赞。
关于大数据初级入门实操，大数据开发怎么学，以上就是给到大家的一些建议了。大数据本身重视技术实操的能力水平，所以在学习阶段，不仅要重视理论学习，结合项目实操也是很有必要的。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据开发零基础班，本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服领取！
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以大数据开发为例，行业当中的大数据开发工程师，平均月薪已经达到15K以上，但是想要拿到这样的薪资，前提是掌握过硬的技术实力。
那么大数据开发应该怎么学？
推荐学习路线：JavaSE→Linux→Hadoop→Zookeeper→Hive→Flume→Kafka→HBase→Scala→Spark→Flink→项目实践
JavaSE（编程语言）
JavaSE是很基础很重要的，主要重点包括面向对象、集合（List、Map等）、IO流、String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程等。
Linux（基本操作）
学习Linux一定要动手实践，将一些基本命令熟练掌握，学会使用VIM编辑器，能够使用SecureCRT等工具进行远程登录和操作。
Hadoop
Hadoop是由Java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据，并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS（分布式文件系统）与MapReduce（分布式计算引擎）。
Zookeeper
ZooKeeper是一个典型的分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以基于ZooKeeper实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等功能。
Hive
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。
Flume
Flume是分布式海量日志采集、聚合和传输的系统。
Kafka
Kafka是一个分布式消息队列，用来缓存数据的。
HBase
HBase是一个分布式的、基于列存储的的非关系型数据库（NoSQL）。
Scala
Scala是一门多范式编程语言，支持面向对象和函数式编程，可以和Java进行混合使用。（Spark是Scala写的，如果要读源码，会Scala很有必要）
Spark
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，与MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。
Flink
Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界（有开始无结束）和有界（有开始有结束）数据流进行有状态计算。Spark和Flink两个项目的核心API基本一致，Spark在机器学习整合方面投入更多，Flink在流处理方面更赞。
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