大数据初级培训视频：大数据初级入门技能要求

大数据作为新兴技术领域，对专业技术的要求是入行发展的基础，大数据开发、运维、分析等等环节当中，都需要专业的技术人才来支持，不同的岗位也要求不同的专业技能，以及技术深度。今天的大数据初级培训视频分享，我们来聊聊大数据初级入门技能要求。

大数据初级入门的一个重要岗位就是技术开发岗，这是企业普遍需求的。


大数据开发通常有两层含义，一层是进行大数据平台自身的开发，这属于研发级开发任务，比如大数据平台Hadoop就是采用Java语言开发的。整个大数据平台还涉及到一系列产品，包括HBase、Hive、Avro、Zookeeper、Pig、Mahout、Cassandra等，开发这些产品也需要一个庞大的团队。

大数据建设、治理、应用开发，往往需要借助大数据平台搭建自己的大数据应用架构、计算框架和数据模型，所以学习大数据需要先了解一下大数据平台提供的技术和工具。

包括大数据编程语言，Linux/Unix平台上的JAVA语言和Python、Shell任意一种脚本语言；大数据相关的数据库，包括5种类型的NoSQL数据库，要掌握其存储原理和应用场景，以及大型核心系统大数据架构性能。

当然，最核心的还是大数据相关框架和组件的学习，Hadoop(HDFS、YARN)、Hive、Spark、Storm、Zookeeper、Kafka等，要弄明白其原理和应用场景，以及大数据处理、解析分析、数据可视化工具。

总体来说，经过10年左右的发展，大数据技术形成了以开源为主导、多种技术和架构并存的特点。

在数据采集与传输领域渐渐形成了Sqoop、Flume、Kafka等一系列开源技术，兼顾离线和实时数据的采集和传输。

在存储层，HDFS已经成为了大数据磁盘存储的事实标准，针对关系型以外的数据模型，开源社区形成了K-V（key-value）、列式、文档、图4类NoSQL数据库体系，HBase、Cassandra、MongoDB、Neo4j、Redis等数据库百花齐放。

资源调度方面，Yarn独领风骚，Mesos有一定发展签里。计算处理引擎方面慢慢覆盖了离线批量计算、实时计算、流计算等场景，诞生了MapReduce、Spark、Flink、Storm等计算框架。

在数据查询和分析领域形成了丰富的SQL on Hadoop的解决方案，Hive、Impala、Presto、Drill等技术与传统的大规模并行处理（massively parallel processor，MPP）数据库竞争激烈。

关于大数据初级培训视频，大数据初级入门技能要求，以上就是简单的介绍了。大数据快速发展当中，大数据处理技术也在快速发展当中，做大数据要跟得上最新的技术趋势才行。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据初级入门班，本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服了解！