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大数据开发需要的技术:大数据开发技术要求

作者:张老师 浏览次数: 2019-12-30 15:53
大数据开发,是现如今大数据行业当中不可或缺的专业技术人员,通过大数据技术去实现大数据系统、平台、工具等的开发,满足企业大数据的相关需求。而大数据开发,最重要的就是对于大数据开发需要的技术的掌握。

对于很多行外人或者刚开始入行的初级大数据开发人员,看到大数据开发涉及到的相关技术,一堆复杂的专业名词,各种听起来就很难的“架构”等,常常让人望而生畏。但是事实上,当你真正着手去学,其实也没有想象中的那么难。

大数据开发需要的技术

企业对于大数据开发人员的招聘,台数据处理,数据架构的搭建、数据性能的优化,都是必须掌握的技术。对于写代码,需要会Java开发/Linux开发环境;对于数据库,需要会Mysql/MongoDB等,有一定调优经验;对于分布式,Hadoop/Hive/Spark/Storm/HBase等是必须。

举个例子,以Hadoop大数据工程师来说,需要掌握ava编程(分布式)、Linux开发环境、Hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn)、HBase(JavaAPI操作)、Hive(查询、函数、视图)、Sqoop&Flume(数据采集)、还有其他如Pig、HUE、HA等。

在Linux和Java基础方面,需要掌握Java基础、虚拟机、多线程;JavaWeb和数据库;Linux基本语法、shell编程;

在Hadoop框架方面,需要掌握HDFS的shell操作(常用命令和参数);HDFS的Java应用开发(数据采集、存储、文件);MapReduce编程(规范、运行、调试);MapReduce计算程序(排序、分区、优化)等。

在Hadoop数据生态方面,需要掌握HBase数据操作(读、写、更新)、基本架构;Hive数据存储与计算(表搭建、分区、查询、函数);Flume&Sqoop采集、导出系统实现;Pig进行数据处理与数据分析。

对于大数据开发需要的技术,以上我们为大家做了一点小小的分享,在大数据开发的实际工作当中,对于这些技术的应用并非每一样都必须使用,需要根据实际的业务需求来规划和调整,以达到满足大数据业务需求。成都加米谷大数据,大数据开发专业人才培养,大数据开发2020春季班正在火热招生中,欢迎来电详询!
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