大数据平台：大数据平台学习需要掌握的知识点

在大数据的学习过程中，涉及到大数据技术体系，关于大数据平台、大数据应用等方面，都有很多的重点知识，也是学习时候的难点要点。今天我们主要来分享一些关于大数据平台学习阶段需要掌握的知识点。

关于大数据平台，目前大数据当中使用较多的包括Hadoop、Spark、Storm等，这些平台框架下，涉及到的一系列技术知识点，都是需要大家去学习和掌握的。


大数据平台，是大数据开发的基础，搭建Hadoop、Spark大数据平台，是现在很多企业招聘大数据工程师的基本要求，也是大数据工程师未来工作的主要内容之一。随着更多的行业开始重视大数据，开发大数据系统平台，金融、教育、医疗、交通、餐饮……各行各业对于大数据平台的需求都有不同，这也需要大数据工程师能够根据行业需求进行调整和优化。

基于目前的Hadoop、Spark、Storm等大数据平台，同学们首先需要掌握一定的Java语言基础，另外，还有Scala语言，在大数据平台开发当中也是会使用到的。

大数据平台的核心知识，就是需要搞懂大数据处理各个环节当中需要用到的技术，包括分布式计算Spark，MapReduce；分布式存储Hbase，MongoDB；分布式调度与管理Yarn、Zookeeper等。

企业大数据平台开发，其实就是要搭建一套可以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算的基础设施，Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群，根据企业大数据的实际需求，可以进行选择。

大数据平台需要完成企业客户管理、精准营销、风险识别、运行优化等多方面的任务，这些也是在大数据开发初期就应该做好设想的，不管是基于开源的大数据平台，还是在此基础之上的再次开发，大数据开发人员都应该做好准备。

以上就是关于大数据平台学习需要掌握的知识点的一些分享了。大数据开发人员，对于大数据平台的相关技术和知识，是需要做到牢牢掌握的，这是大数据技术当中最为关键核心的一部分，在学习过程中一定要多加重视。成都加米谷大数据，大数据技术分享，专业大数据培训，更多学习资料可联系客服获取！