大數據初級入門：大數據開發(fā)技能要求

大數據作為新興技術領域，對專業(yè)技術的要求是入行發(fā)展的基礎，大數據開發(fā)、運維、分析等等環(huán)節(jié)當中，都需要專業(yè)的技術人才來支持，不同的崗位也要求不同的專業(yè)技能，以及技術深度。今天的大數據初級入門分享，我們來聊聊大數據開發(fā)技能要求。

大數據行業(yè)入門的一個重要崗位就是技術開發(fā)類崗位，這是企業(yè)當中存在普遍需求的崗位。

大數據開發(fā)崗簡介

大數據開發(fā)通常有兩層含義，一層是進行大數據平臺自身的開發(fā)，這屬于研發(fā)級開發(fā)任務，比如大數據平臺Hadoop就是采用Java語言開發(fā)的。整個大數據開發(fā)還涉及到一系列產品，包括HBase、Hive、Avro、Zookeeper、Pig、Mahout、Cassandra等，開發(fā)這些產品也需要專業(yè)技術人員。

大數據開發(fā)的另一層，則是大數據建設、治理、應用開發(fā)，主要任務是借助大數據平臺搭建自己的大數據應用架構、計算框架和數據模型，這也是現階段大數據開發(fā)崗位需求比較大的一個方向。

大數據開發(fā)崗技能要求

大數據初級入門，首先需要對基于大數據平臺的技術和工具有初步的了解。

包括大數據編程語言，Linux平臺上的JAVA語言和Python、Shell任意一種腳本語言；大數據相關的數據庫，包括5種類型的NoSQL數據庫，要掌握其存儲原理和應用場景，以及大型核心系統(tǒng)大數據架構等。

當然，*核心的還是大數據相關框架和組件的學習，Hadoop(HDFS、YARN)、Hive、Spark、Storm、Zookeeper、Kafka等，要弄明白其原理和應用場景，以及大數據處理、解析分析、數據可視化工具。

大數據技術生態(tài)

目前來說，大數據技術生態(tài)形成了以開源為主導、多種技術和架構并存的現狀。

在數據采集與傳輸領域，Sqoop、Flume、Kafka等一系列開源技術，兼顧離線和實時數據的采集和傳輸。

在存儲層，HDFS已經成為了大數據磁盤存儲的事實標準，針對關系型以外的數據模型，開源社區(qū)形成了K-V（key-value）、列式、文檔、圖4類NoSQL數據庫體系，HBase、Cassandra、MongoDB、Neo4j、Redis等數據庫百花齊放。

資源調度方面，Yarn獨領風騷，Mesos也有一定發(fā)展?jié)摿Α?

計算處理引擎方面，主流框架包括MapReduce、Spark、Flink、Storm等，慢慢覆蓋了離線批量計算、實時計算、流計算等場景。

在數據查詢和分析領域，形成了豐富的SQL on Hadoop的解決方案，Hive、Impala、Presto、Drill等技術與傳統(tǒng)的大規(guī)模并行處理數據庫競爭激烈。

關于大數據初級入門，大數據開發(fā)技能要求，以上就為大家做了簡單的介紹了。大數據要入門，對于主流的技術框架都要做到有所了解，而后逐步深入，技術深度決定了作為大數據開發(fā)人員的長遠發(fā)展。

*文章內容和圖片均來源于網絡，如有侵權，請聯系刪除。