大数据开发技能：大数据需要掌握的技能包括哪些

大数据开发是大数据的重要职业发展方向，对应到企业当中的职位，往往被称作是大数据工程师，依据日常的主要工作内容又会被分为大数据研发工程师、大数据挖掘工程师、大数据架构师、大数据运维工程师等等。那么这些岗位都需要掌握哪些大数据开发技能，大数据需要掌握的技能包括哪些，下面我们来详细了解一下。

想学习大数据开发，掌握过硬的技术实力，才是未来在职场的竞争力所在，依据大数据处理流程体系当中的不同环节，需求的大数据开发技能也许会有差异，但是整体来说，需要掌握的技术也就是哪些，但是需要掌握的深浅不同，应用到实际场景解决问题也会有差异。


大数据开发技能的基础学习，主要是编程语言，Java、Python、Linux Shell、C++、Scala等语言，都是在大数据开发当中可能会用到的。而大数据开发技能的重中之重，其实是大数据技术，这其中包括hadoop、Spark、hive、Hbase、Storm、MapReduce、kafka这些热门的技能点。

一般企业在招聘人才时，会对自己企业需要的大数据人才给出相对明确的要求，比如说——

精通JAVA开发语言，同时熟悉Python、Scala开发语言者优先；

熟悉Spark或Hadoop生态圈技术，具有源码阅读及二次开发工作经验；

精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具，有源码开发实战经验者优先；

熟练使用SQL，熟悉数据库原理，熟悉至少一种主流关系型数据库；

熟悉Linux操作系统，熟练使用常用命令，熟练使用shell脚本；

熟悉ETL开发，能熟练至少一种ETL(talend、kettle、ogg等)转化开源工具者优先；

可以看出，企业对于大数据人才的技术要求是比较高的，各种大数据开发技能综合运用，才能更快地解决大数据开发当中遇到的问题，满足企业大数据发展的需求。

关于大数据开发技能，大数据需要掌握的技能包括哪些，以上就是简单的分享了。大数据技术本身是体系庞杂的，在大数据开发的实际工作当中，往往需要综合运用这些技术，才能更快更好地解决企业的需求。