大數據開發需要學什么？眾所周知，大數據開發是當前比較熱門的崗位之一，很多想學習大數據開發的小伙伴十分關注大數據開發學習內容，為了對大家學習大數據開發有幫助，下面給大家介紹一下大數據開發需要學什么及需要具備的基本技能。
      大數據開發需要學哪些內容呢？
      大數據開發學習的內容方向一般包括java、linux、Hadoop、Python、可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析能力、語義引擎、數據質量和數據管理等，詳細如下：
      1、Java基礎
      java是目前使用最廣泛的編程語言，它具有的很多特性都特別適合作為大數據應用的開發語言；另外Hadoop以及其他大數據處理技術很多都是用Java開發的，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas，因此學習Hadoop的一個重要條件，就是掌握Java編程語言。
      2、Linux系統和Hadoop
      大數據的整個框架是搭建在Linux系統上面的，所以一定要熟悉Linux開發環境。而Hadoop是一個開源的分布式計算+分布式存儲平臺，是一個大數據的基礎架構，它能搭建大型數據倉庫，PB級別數據的存儲、處理、分析、統計等業務。在這一階段，你必須要掌握Hadoop的核心組件，包括分布式文件系統HDFS、資源調度管理系統YARN和分布式計算框架MapReduce。
      3、分布式計算框架Spark&Storm
      隨著學習的深入，在具備大數據開發的基礎之后，就需要進一步學習Spark大數據處理技術、Mlib機器學習、GraphX圖計算以及Strom技術架構基礎和原理等知識。Spark無論是在性能還是在方案的統一性方面，都有著卓越的優勢，可以對大數據進行綜合處理：實時數據流處理、批處理和交互式查詢。
      Java程序員轉大數據開發需要學什么？
      一、分布式計算框架
      掌握 hadoop和spark分布式計算框架，了解文件系統、消息隊列和Nosql數據庫，學習相關組件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;
      二、算法和工具
      學習了解各種數據挖掘算法，如分類、聚類、關聯規則、回歸、決策樹、神經網絡等，熟練掌握一門數據挖掘編程工具：Python或者Scala。目前主流平臺和框架已經提供了算法庫，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以從學習這些接口和腳本語言開始學習這些算法。
      三、數學
      補充數學知識：高數、概率論和線代
      四、項目實踐
      1、開源項目：tensorflow：Google的開源庫等;
      2、通過企業實習獲取項目經驗
      大數據開發需要具備的基本技能？
      目前大數據開發用到的語言主要有Java、python、R、Scala等等，需要熟悉的生態原理和使用方法有Hadoop、hive、hbase、spark等，需要掌握數據開發、數據挖掘的各項流程；
      Java是比較完善的生態，并且Hadoop自身也是有Java語言開發的，因此Java是比較常見的并且全能的語言；在學習Java語言時，可以同步接觸到Hadoop平臺，掌握其整體的結構，并且要能夠根據Java完成Hadoo平臺的一些案例實驗，進而掌握在Hadoop平臺下的Java的應用。
      因此，想要入行大數據開發，需要學習很多的技術，大數據開發需要學什么不是一成不變的，是隨著行業、企業的新需求不斷迭代更新的，如果故步自封將很容易被行業淘汰。

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