大数据开发需要掌握的技能：大数据开发技术有哪些

大数据在各行各业的落地发展，需要更多的大数据人才的支持，市场对于大数据人才的需求，大数据开发的岗位需求是非常大的。想要从事大数据开发，首先需要掌握的是专业的大数据开发技能。那么大数据开发需要掌握的技能有哪些呢？下面我们来详细了解一下。

大数据开发其实是比较笼统的说法，具体到实际的工作当中，大数据开发涉及到数据采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴。大数据体系庞杂，其中涉及到的技术知识，都需要通过专业的学习去掌握。


大数据开发需要掌握的技能，我们从数据处理的环节来进行分段，可以分为数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

数据采集与处理，需要对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等搜集好，写入数据仓库中，方便进行后续的分析。其中涉及到的技术包括Flume NG、HDFS、Hbase、Logstash、Elasticsearch、Sqoop、Hadoop、Strom集群、Zookeeper等等。

数据存储，是大数据需要解决的重要问题之一，海量的数据要实现写入、提取、分析、输出等流程，都要确保数据存储稳固且易操作。Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。其中还涉及到的技术，包括HBase、Phoenix、Yarn、Redis等。

数据清洗，主要是对原始数据进行训练和清洗，需要用到的技术包括MapReduce、oozie或者azkaban等。

数据查询分析，主要运用到的包括Hive、Impala、Spark等。Hive主要是SQL操作转换为相应的MapReduce jobs，然后在hadoop上面运行；Impala可以实现高效的SQL查询；Spark启用内存分布数据集，优化迭代工作负载。

数据可视化，主要将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务，对接BI平台。

以上就是关于大数据开发需要掌握的技能的详细介绍了，大数据开发工作需要的技术能力要求高，如果没有相关的基础，那么最好是要经过专业系统的学习来掌握。成都加米谷大数据，专业大数据开发培训，2020春季班招生开启，咨询客服可或免费试学哦！