大數(shù)據(jù)初級(jí)入門：大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技能要求

大數(shù)據(jù)作為新興技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)專業(yè)技術(shù)的要求是入行發(fā)展的基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、運(yùn)維、分析等等環(huán)節(jié)當(dāng)中，都需要專業(yè)的技術(shù)人才來(lái)支持，不同的崗位也要求不同的專業(yè)技能，以及技術(shù)深度。今天的大數(shù)據(jù)初級(jí)入門分享，我們來(lái)聊聊大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技能要求。

大數(shù)據(jù)行業(yè)入門的一個(gè)重要崗位就是技術(shù)開(kāi)發(fā)類崗位，這是企業(yè)當(dāng)中存在普遍需求的崗位。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)崗簡(jiǎn)介

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)通常有兩層含義，一層是進(jìn)行大數(shù)據(jù)平臺(tái)自身的開(kāi)發(fā)，這屬于研發(fā)級(jí)開(kāi)發(fā)任務(wù)，比如大數(shù)據(jù)平臺(tái)Hadoop就是采用Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的。整個(gè)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)還涉及到一系列產(chǎn)品，包括HBase、Hive、Avro、Zookeeper、Pig、Mahout、Cassandra等，開(kāi)發(fā)這些產(chǎn)品也需要專業(yè)技術(shù)人員。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的另一層，則是大數(shù)據(jù)建設(shè)、治理、應(yīng)用開(kāi)發(fā)，主要任務(wù)是借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建自己的大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)、計(jì)算框架和數(shù)據(jù)模型，這也是現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)崗位需求比較大的一個(gè)方向。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)崗技能要求

大數(shù)據(jù)初級(jí)入門，首先需要對(duì)基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的技術(shù)和工具有初步的了解。

包括大數(shù)據(jù)編程語(yǔ)言，Linux平臺(tái)上的JAVA語(yǔ)言和Python、Shell任意一種腳本語(yǔ)言；大數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)，包括5種類型的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，要掌握其存儲(chǔ)原理和應(yīng)用場(chǎng)景，以及大型核心系統(tǒng)大數(shù)據(jù)架構(gòu)等。

當(dāng)然，*核心的還是大數(shù)據(jù)相關(guān)框架和組件的學(xué)習(xí)，Hadoop(HDFS、YARN)、Hive、Spark、Storm、Zookeeper、Kafka等，要弄明白其原理和應(yīng)用場(chǎng)景，以及大數(shù)據(jù)處理、解析分析、數(shù)據(jù)可視化工具。

大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)

目前來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)形成了以開(kāi)源為主導(dǎo)、多種技術(shù)和架構(gòu)并存的現(xiàn)狀。

在數(shù)據(jù)采集與傳輸領(lǐng)域，Sqoop、Flume、Kafka等一系列開(kāi)源技術(shù)，兼顧離線和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集和傳輸。

在存儲(chǔ)層，HDFS已經(jīng)成為了大數(shù)據(jù)磁盤存儲(chǔ)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)關(guān)系型以外的數(shù)據(jù)模型，開(kāi)源社區(qū)形成了K-V（key-value）、列式、文檔、圖4類NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)體系，HBase、Cassandra、MongoDB、Neo4j、Redis等數(shù)據(jù)庫(kù)百花齊放。

資源調(diào)度方面，Yarn獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷，Mesos也有一定發(fā)展?jié)摿Α?

計(jì)算處理引擎方面，主流框架包括MapReduce、Spark、Flink、Storm等，慢慢覆蓋了離線批量計(jì)算、實(shí)時(shí)計(jì)算、流計(jì)算等場(chǎng)景。

在數(shù)據(jù)查詢和分析領(lǐng)域，形成了豐富的SQL on Hadoop的解決方案，Hive、Impala、Presto、Drill等技術(shù)與傳統(tǒng)的大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫(kù)競(jìng)爭(zhēng)激烈。

關(guān)于大數(shù)據(jù)初級(jí)入門，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技能要求，以上就為大家做了簡(jiǎn)單的介紹了。大數(shù)據(jù)要入門，對(duì)于主流的技術(shù)框架都要做到有所了解，而后逐步深入，技術(shù)深度決定了作為大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)人員的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。

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