本文目录
- 大数据开发工程师要学习什么
- 学大数据需要学习哪些软件
- 要成为一名大数据开发工程师必备哪些技能
- 北京计算机学习分享大数据工程师需要掌握哪些知识
- 新手学大数据需要学什么
- 大数据学习都需要掌握哪些知识
- 成为大数据开发工程师要学习什么
- 大数据技术主要学什么就业方向
- 大数据需要学哪些内容
- 大数据开发工程师需要具备哪些技能
大数据开发工程师要学习什么
1.大数据工程师工作中会做什么？
集群运维：安装、测试、运维各种大数据组件
数据开发：细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等
数据系统开发：偏重Web系统开发，比如报表系统、推荐系统等
这里面有很多内容其实是十分重合的，下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么，以及侧重点。
2.集群运维
数据工程师，基本上是离不开集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有专门的运维帮你搞定，新组件的引入一般都要自己来动手的。
因此这就要求数据工程师了解各种大数据的组件。
由于要自己的安装各种开源的组件，就要求数据工程师要具备的能力：Linux。要对Linux比较熟悉，能各种自己折腾着玩。
由于现在的大数据生态系统基本上是JVM系的，因此在语言上，就不要犹豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要学的很深，Scala就看情况了。
3.ETL
ETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapRece;另一方面就是编程语言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。
4.系统开发
我们大部分的价值最后都会由系统来体现，比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力，最常用的就是JavaWeb这一套了，当然Python也是挺方便的。
需要注意的是，一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求，很多是临时和定制的需求，这种情况下，Sql就跑不掉了，老老实实学一下Sql很必要。
如何入门？
前面提到了一些数据工程师会用到的技能树，下面给一个入门的建议，完全个人意见。
1.了解行业情况
刚开始一定要了解清楚自己和行业的情况，很多人根本就分不清招聘信息中的大数据和数据挖掘的区别就说自己要转行，其实是很不负责的。不要总是赶热点，反正我就是经常被鄙视做什么大数据开发太Low，做数据就要做数据挖掘，不然永远都是水货。
2.选择学习途径
如果真是清楚自己明确地想转数据开发了，要考虑一下自己的时间和精力，能拿出来多少时间，而且在学习的时候最好有人能多指点下，不然太容易走弯路了。
在选择具体的学习途径时，要慎重一点，有几个选择：
自学
报班
找人指点
别的不说了，报班是可以考虑的，不要全指望报个辅导班就能带你上天，但是可以靠他帮你梳理思路。如果有专业从事这一行的人多帮帮的话，是最好的。不一定是技术好，主要是可沟通性强。
3.学习路线
学习路线，下面是一个大致的建议：
第一阶段
先具备一定的Linux和Java的基础，不一定要特别深，先能玩起来，Linux的话能自己执行各种操作，Java能写点小程序。这些事为搭建Hadoop环境做准备。
学习Hadoop，学会搭建单机版的Hadoop，然后是分布式的Hadoop，写一些MR的程序。
接着学学Hadoop生态系统的其它大数据组件，比如Spark、Hive、Hbase，尝试去搭建然后跑一些官网的Demo。
Linux、Java、各种组件都有一些基础后，要有一些项目方面的实践，这时候找一些成功案例，比如搜搜各种视频教程中如何搞一个推荐系统，把自己学到的用起来。
第二阶段
到这里是一个基本的阶段了，大致对数据开发有一些了解了。接着要有一些有意思内容可以选学。
数据仓库体系：如何搞数据分层，数据仓库体系该如何建设，可以有一些大致的了解。
用户画像和特征工程：这一部分越早了解越好。
一些系统的实现思路：比如调度系统、元数据系统、推荐系统这些系统如何实现。
第三阶段
下面要有一些细分的领域需要深入进行，看工作和兴趣来选择一些来深入进行
分布式理论：比如Gossip、DHT、Paxo这些构成了各种分布式系统的底层协议和算法，还是要学一下的。
数据挖掘算法：算法是要学的，但是不一定纯理论，在分布式环境中实现算法，本身就是一个大的挑战。
各种系统的源码学习：比如Hadoop、Spark、Kafka的源码，想深入搞大数据，源码跑不掉。
学大数据需要学习哪些软件
大家都心中清楚，大数据的学习是具备一定的难度的，想要成为合格的大数据工程师是需要花费一些心思的。不少人留言问笔者说，想知道2023学大数据需要学习哪些软件?既然大家都有这方面的好奇，那么北大青鸟南邵计算机学院就详细讲讲，2023学大数据需要学习哪些软件，这个话题，解答大家的疑问好了。
1：大数据需要用到的软件实在太多，不能一一进行详细说明，需要学习的内容主要分为三大类，即：编程语言、数据处理平台和数据库，其余的还有一些组件、插件等。其实，学习大数据何止要学习软件这么简单，一名合格的大数据工程师，需要精通的技能还是不少的，具体有一下这些内容。
2：需要熟悉NoSQL数据库(mongodb、redis)，能够完成数据库的配置和优化;熟悉Hadoop相关生态系统，包括不限于HDFS、Hbase、ZooKeeper、spark、yarn、hive等，能够独立部署实施大数据项目，解决项目中的问题，对系统调优。
3：除开以上技能之外，大数据工程师还需要精通常用机器学习和数据挖掘算法，包括GBDT、SVM、线性回归、LR以及CNN等算法;熟悉Hadoop、Spark等分布式机器学习框架，熟悉Pig/Hive等大数据处理平台;通一门或多门开发语言(Python和R等)，熟练掌握常用数据结构和算法等等。
要成为一名大数据开发工程师必备哪些技能
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
大数据
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
北京计算机学习分享大数据工程师需要掌握哪些知识
众所周知的，大数据是一门很高端的新兴技术，学习的门槛与就业门槛都是存在的，要不然怎么会有那么高的薪资待遇呢!很多对于大数据技术感兴趣的朋友，都纷纷留言问笔者，学大数据要学代码吗，好学吗，这样的问题。北京计算机学习就详细讲讲，学大数据要学代码吗，好学吗，这个话题，来解答大家心中的疑问。
1：首先跟大家讲清楚，学大数据，是要学代码的哦!学大数据需要编程语言的基础，不然往后的深层技术根本无法学习，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如java和.Net。这样一来，代码知识是大数据工程师必须掌握的知识，这是无法避免的哦!
2：一名合格的大数据工程师，不仅需要掌握代码知识，还需要熟悉Mongodb集群、高性能、高可用技术方案;熟悉常用的Java开发框架及消息中间件;具备GIS理论知识，、熟悉Linux或Unix操作系统，具备perl/php/python/shell一种或多种脚本语言编程能力。
3：除此之外，大数据工程师还需要熟悉Hadoop生态圈(包括常用的Hive、HBase、Spark、Zookeeper、Storm);熟悉Oracle、SQLServer、MySQL至少其中一种以上数据库;熟悉搜索引擎中的常用算法，熟悉ElasticSearch或Solr的程序结构等等。
新手学大数据需要学什么
不少人想学大数据技术的时候，都会选择参加专业的培训，毕竟有老师指导去学习这门技术，总比自己一个人跌跌撞撞走弯路瞎摸索要好得多。于是乎，很多朋友就想知道，大数据课程对于新手来说难学吗?本文就详细讲讲，大数据课程对于新手来说难学吗，南邵计算机培训学校，解答大家心中的疑问。
1：要想知道难不难学，首先就要知道这门技术要学什么东西，所涵盖的知识面广不广。要想成为合格的大数据工程师，就需要精通Java、Scala开发，熟悉IO机制、网络通讯、多线程等基础知识框架，熟悉缓存、消息队列、索引查询等机制;熟悉LinuxUnix系统，有HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Mahout等相关开发经验;熟悉Hadoop、Spark等分布式框架，熟悉KafkaMetaq或其他类似等消息中间件。
2：除开以上技术之外，大数据工程师还需要熟悉核心java、sql程序的评审，熟悉大数据常用组件canal、kafka、sqoop、storm、ES;熟悉定量分析基本原理，会用SAS、R、SPSS、Python等统计工具等等。当你能够熟练掌握好这门技术后，找到好工作不难。
2：以上技术是比较复杂的，大家都能感受得到。但是去参加专业的培训的话，学起来还是比较轻松的。北大青鸟很多的新手学员，一点大数据基础都没有，都能够在专业的老师的指导下，5个月成为合格的大数据工程师。而后在就业老师一对一的辅助下，很快满意就业。
大数据学习都需要掌握哪些知识
我们在前文中给大家简单介绍了关于大数据运维师的一些基本技能需求的内容。下面我们就一起来了解一下，在学习大数据的时候不同学习阶段都需要了解哪些知识。
数据存储阶段：SQL，oracle，IBM等等都有相关的课程，霍营java课程培训机构建议根据公司的不同，学习好这些企业的开发工具，基本可以胜任此阶段的职位。
数据挖掘清洗筛选：大数据工程师，要学习JAVA，Linux，SQL，Hadoop，数据序列化系统Avro，数据仓库Hive，分布式数据库HBase，数据仓库Hive，Flume分布式日志框架，Kafka分布式队列系统课程，Sqoop数据迁移，pig开发，Storm实时数据处理。学会以上基本可以入门大数据工程师，如果想有一个更好的起点，建议前期学习scala编程，Spark，R语言等基本现在企业里面更专业的技能。
数据分析：一方面是搭建数据分析框架，比如确定分析思路需要营销、管理等理论知识;还有针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
产品调整：经过分析后的数据交由老板和PM经过协商后进行产品的更新，然后交由程序员进行修改(快消类进行商品的上下架调整)。
接着再来了解大数据需要掌握那些技术
Hadoop核心
(1)分布式存储基石：HDFS
HDFS简介入门演示构成及工作原理解析：数据块，NameNode,DataNode、数据写入与读取过程、数据复制、HA方案、文件类型、HDFS常用设置JavaAPI代码演示
(2)分布式计算基础：MapReduce
MapReduce简介、编程模型、JavaAPI介绍、编程案例介绍、MapReduce调优
(3)Hadoop集群资源管家：YARN
YARN基本架构资源调度过程调度算法YARN上的计算框架
离线计算
(1)离线日志收集利器：Flume
Flume简介核心组件介绍Flume实例：日志收集、适宜场景、常见问题。
(2)离线批处理必备工具：Hive
Hive在大数据平台里的定位、总体架构、使用场景之AccessLog分析HiveDDL&DML介绍视图函数(内置，窗口，自定义函数)表的分区、分桶和抽样优化。
成为大数据开发工程师要学习什么
1、需要学习Java基础很多人好奇学习大数据需不需要学Java，正确答案是需要。一方面Java是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言;另一方面Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java开发，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。2、需要学习是Linux系统、Hadoop生态体系大数据的整个框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个开源的分布式计算+分布式存储平台，是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。在这一阶段，你必须要掌握Hadoop的核心组件，包括分布式文件系统HDFS、资源调度管理系统YARN以及分布式计算框架MapReduce。3、需要学习是分布式计算框架Spark&Storm生态体系随着学习的深入，在具备一定的基础之后，你就需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark无论是在性能还是在方案的统一性方面，都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。
大数据技术主要学什么就业方向
大数据技术主要学习数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等方面的知识和技能。就业方向包括但不限于：
1. 大数据工程师：负责数据采集、存储、处理、分析等工作，需要掌握Hadoop、Spark、Hive等相关技术。
2. 数据分析师：负责对数据进行分析和挖掘，需要掌握数据分析、数据挖掘、机器学习等相关技术。
3. 数据可视化工程师：负责将数据可视化展示，需要掌握数据可视化、图表设计、交互设计等相关技术。
4. 数据库管理员：负责数据库的设计、维护和管理，需要掌握数据库管理、SQL语言等相关技术。
5. 人工智能工程师：负责开发人工智能相关应用，需要掌握机器学习、深度学习、自然语言处理等相关技术。
6. 云计算工程师：负责云计算平台的设计、部署和管理，需要掌握云计算、虚拟化、容器化等相关技术。
以上仅是大数据技术的一些就业方向，随着技术的不断发展，还会涌现出更多的就业机会。
大数据需要学哪些内容
大数据需要学习的内容有：Java编程技术；Linux命令；Hadoop；Hive；Avro与Protobuf；ZooKeeper；HBase；phoenix；Redis；Flume；SSM；Kafka；Scala；Spark；Azkaban和Python与数据分析。
1、Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。
2、Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。
3、Hadoop
Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作。
大数据开发工程师需要具备哪些技能
大数据开发工程师需要具备的技能如下：
简单来说，大数据工程师需要负责创建和维护数据分析基础架构，包括大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。另外，还负责大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。
1、大数据架构工具与组件
企业大数据框架的搭建，多是选择基于开源技术框架来实现的，这其中就包括Hadoop、Spark、Storm、Flink为主的一系列组件框架，及其生态圈组件。
2、深入了解SQL和其它数据库解决方案
大数据工程师需要熟悉数据库管理系统，深入了解SQL。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或MangoDB也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。
3、数据仓库和ETL工具
数据仓库和ETL能力对于大数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。
4、基于Hadoop的分析(HBase，Hive，MapReduce等)
对基于Apache Hadoop的数据处理框架，需要有深入的了解，至少HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。
5、编码
编码与开发能力是作为大数据工程师的重要要求，主要掌握Java、Scala、Python三门语言，这在大数据当中非常关键。
