在大(dà)數(shù)據風(fēng)口下(xià)，♣♦​大(dà)數(shù)據的(de)浪潮快(kuài)速席卷各個(₹<πgè)行(xíng)業(yè)領域，而在這(zhè)些(xiē)行 σ(xíng)業(yè)領域當中，對(duì)大(dà)數(shù)↑£據人(rén)才的(de)需求也(yě)在快(₩∞ kuài)速上(shàng)升，想加入大(dà)數(shù)據行<>(xíng)業(yè)發展的(de)小(xiǎo)夥伴✔±，也(yě)紛紛開(kāi)始準備學習(xí)大(dà)數(sh ≤ù)據。成為(wèi)一(yī)名合格的(de)大(dà↕¥₽↑)數(shù)據開(kāi)發工(gōng)程師(shī∏±δ)，需要(yào)掌握的(de)技(jì)能(néng)也(yěλ♦)比較多(duō)。具體(tǐ)可(kě)以參看≥✔(kàn)下(xià)面的(de)這(zhè)些(xiē)點：

1. Java編程技(jì)術(shù)

Java編程技(jì)術(shù)是(shì)大(dàδ ←)數(shù)據學習(xí)的(de)基礎，Ja¶£>va是(shì)一(yī)種強類型語言，擁有(y$ ™♣ǒu)極高(gāo)的(de)跨平台能(φ♦>↑néng)力，可(kě)以編寫桌面應用(yòn₹♥∑g)程序、Web應用(yòng)程序、分₹©§(fēn)布式系統和(hé)嵌入式系統應用(yòng)"∏☆程序等，是(shì)大(dà)數(shù)據₹"¥ 工(gōng)程師(shī)最喜歡的(de)編程工(gō↓δ≥ng)具，因此，想學好(hǎo)大(dà)數(shù)據，掌握Java基礎<λ是(shì)必不(bù)可(kě)少(sσβ¶‍hǎo)的(de)。

2.Linux命令

對(duì)于大(dà)數(shù)據開(kāi)發通(tōng)≤♥常是(shì)在Linux環境下(xià)進行(xíng)的(de)，相(x→↓iàng)比Linux操作(zuò)系統，Wi<★♠ndows操作(zuò)系統是(shì)封閉的(de)操α₽ε♠作(zuò)系統，開(kāi)源的(de)大(dà)數(shù)據軟<•件(jiàn)很(hěn)受限制(zhì)，因此，想‌©∞從(cóng)事(shì)大(dà)數(shù)據開(kāi)發相(xi₽↑‍àng)關工(gōng)作(zuò)，還(háδσ ×i)需掌握Linux基礎操作(zuò)命令。

3. Hadoop

Hadoop是(shì)大(dà)數(shù$​™)據開(kāi)發的(de)重要(yào)框架，其核心是(shì)HDFS✘®$和(hé)MapReduce，HDFS為(wèi)海(®±↔hǎi)量的(de)數(shù)據提供了(l↑↓e)存儲，MapReduce為(wèi)海(hǎi)量的(de)數(shù)據πΩ提供了(le)計(jì)算(suàn)，因此↑εδ，需要(yào)重點掌握，除此之外(wài)，¶€÷↕還(hái)需要(yào)掌握HadoopΩ© ±集群、Hadoop集群管理(lǐ)、YARN以及Hadooβ<>$p高(gāo)級管理(lǐ)等相(xiàng)>→↓→關技(jì)術(shù)與操作(zuò)！

4. Hive

Hive是(shì)基于Hadoop的(de)一(yī)個(gè)數(shù)≈ 據倉庫工(gōng)具，可(kě)以将結構化(huà)的(de)數(shù©Ωα)據文(wén)件(jiàn)映射為(wèi)一"✔(yī)張數(shù)據庫表，并提供簡單的(de)sql♦‍'查詢功能(néng)，可(kě)以将sql語句轉換為(w÷₹èi)MapReduce任務進行(xíng'©÷<)運行(xíng)，十分(fēn)适合數(shù)據倉庫的(de)統 ∞≤計(jì)分(fēn)析。對(duì)于Hive需掌握其安裝、應用(yòng)λ•↔ 及高(gāo)級操作(zuò)等。

5. Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是(shì)數(shù)據序列化(h≠✘♦×uà)系統，可(kě)以提供豐富的(de)數(shù)據結構類型，十分>¥∏(fēn)适合做(zuò)數(shù)據存儲，還>← (hái)可(kě)進行(xíng)不(bù)同語言之間(jiānε>)相(xiàng)互通(tōng)信的(d™<e)數(shù)據交換格式，學習(xí)大(dà)數(shù)★α∑據，需掌握其具體(tǐ)用(yòng)法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是(shì)Hadoop和(hé)Hbase的(de)重✔σ₽←要(yào)組件(jiàn)，是(shì)一(yī)個(gè)為(wèi)分↓α(fēn)布式應用(yòng)提供一(yī)緻性服務的(de)軟 ↑¥♠件(jiàn)，提供的(de)功能(néng)包括：配置維護、域名服務、分(∞≠fēn)布式同步、組件(jiàn)服務等，在大(dà)數(s↕‍≤hù)據開(kāi)發中要(yào)掌握ZooKeeper的(de)常用(‌×≥yòng)命令及功能(néng)的(de γβ≤)實現(xiàn)方法。

7. HBase

HBase是(shì)一(yī)個(gè)分(δ<™fēn)布式的(de)、面向列的(de)開(kāi)÷✘₩源數(shù)據庫，它不(bù)同于一(yī)般♥←&的(de)關系數(shù)據庫，更适合于非結構化(h₩♦uà)數(shù)據存儲的(de)數(shù)據庫，是(shì∑§)一(yī)個(gè)高(gāo)可(kě)靠性、高(gāo)性®↓π能(néng)、面向列、可(kě)伸縮的(de)分(fē★φ n)布式存儲系統，大(dà)數(shù)據開(kāi)發需掌握HBa★γ≤$se基礎知(zhī)識、應用(yòng)、架構以及高("♣""gāo)級用(yòng)法等。

8.phoenix

phoenix是(shì)用(yòng)Java編寫的(✘↔$≤de)基于JDBC API操作(zuò)HB→≈®₹ase的(de)開(kāi)源SQL引擎→&₹≠，其具有(yǒu)動态列、散列加載、查詢服務器(qì)、​↕®追蹤、事(shì)務、用(yòng)戶自(zì)定義函數(sh©↑βù)、二級索引、命名空(kōng)間(jiān)©∏π映射、數(shù)據收集、行(xíng)時(shí)間(ji♦∞ān)戳列、分(fēn)頁查詢、跳(tiào)躍查詢、視(shì)圖以及$'λ多(duō)租戶的(de)特性，大(dà)數(shù→§‍)據開(kāi)發需掌握其原理(lǐ)和(hé)使用(yòng)方>∏法。

9. Redis

Redis是(shì)一(yī)個(gè)key-valuδαe存儲系統，其出現(xiàn)很(hěn)大(dà ✘)程度補償了(le)memcached這(zhè)類ke&₩≥∑y/value存儲的(de)不(bù)足，在部分(fēn)→÷∞場(chǎng)合可(kě)以對(duì)關系數(shù)據庫起到(dào$÷)很(hěn)好(hǎo)的(de)補充作(zuò)用♥₩π♣(yòng)，它提供了(le)Java，C/C++，C#，<≈PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ru ÷‍by，Erlang等客戶端，使用(yòng)很(h£₽↓™ěn)方便，大(dà)數(shù)據開(kāi)發©∑需掌握Redis的(de)安裝、配置及相(xiàng)關使用(yòng→∏)方法。

10. Flume

Flume是(shì)一(yī)款高(gāo)可(kě)用(yφ£òng)、高(gāo)可(kě)靠、分(β₽fēn)布式的(de)海(hǎi)量日(rì)志(zhì)采集、聚合和(hé×♦★←)傳輸的(de)系統，Flume支持在日(rì)♦¥志(zhì)系統中定制(zhì)各類數(shù)≤↔↓¥據發送方，用(yòng)于收集數(shù)✘φ<γ據；同時(shí)，Flume提供對(duì)數(shù)據進行(xín&π₹g)簡單處理(lǐ)，并寫到(dào)各種數(©​☆shù)據接受方（可(kě)定制(zhì)）的(de)能(néng)力。大(d≠β↔‌à)數(shù)據開(kāi)發需掌握其安裝€≥ 、配置以及相(xiàng)關使用(yòng)方法。¶ ✔

11. SSM

SSM框架是(shì)由Spring、SpringMVC、¥×MyBatis三個(gè)開(kāi)源框架整合而成，常作(zuò)為(w ©σèi)數(shù)據源較簡單的(de)web項目的(de)框架。大(dà)數( <shù)據開(kāi)發需分(fēn)别掌握Spring、SpringMV©‍✔∑C、MyBatis三種框架的(de)同時(sh↔π∑₩í)，再使用(yòng)SSM進行(xíng)整合操作(zu≈∑​ò)。

12.Kafka

Kafka是(shì)一(yī)種高(gāo)吞吐量的(d★σ★≠e)分(fēn)布式發布訂閱消息系統，其在大‍→φ(dà)數(shù)據開(kāi)發應用(yòng) $上(shàng)的(de)目的(de)是(shì)通(tōng)過 ©Hadoop的(de)并行(xíng)加載機(jī↕∞σ)制(zhì)來(lái)統一(yī)線上(shàng)和>₹★α(hé)離(lí)線的(de)消息處理(lǐ)，也(yě)是§≠γ(shì)為(wèi)了(le)通(tōng)過集群'•πε來(lái)提供實時(shí)的(de)$σ≈∑消息。大(dà)數(shù)據開(kāi)發需φ¶掌握Kafka架構原理(lǐ)及各組件(jiàn)的(∞♦de)作(zuò)用(yòng)和(hé)使用(yòng)方法及相(x©¥iàng)關功能(néng)的(de)實現(β↑∏xiàn)！

13.Scala

Scala是(shì)一(yī)門(mén)多≈♥α(duō)範式的(de)編程語言，大(dà)數(s‍≤hù)據開(kāi)發重要(yào)框架Spark是(shì)采 ♦♥ 用(yòng)Scala語言設計(jì)的(de)，想要(yào)學好(h'≥ǎo)Spark框架，擁有(yǒu)Scala∏≠♠基礎是(shì)必不(bù)可(kě)少(shβ>£>ǎo)的(de)，因此，大(dà)數(shù)據開(k ∞āi)發需掌握Scala編程基礎知(zhī)識！

14.Spark

Spark是(shì)專為(wèi)大(dà)規模數(shù)據處™★理(lǐ)而設計(jì)的(de)快(kuài)速通(<₩&★tōng)用(yòng)的(de)計(jì☆∞≥)算(suàn)引擎，其提供了(le)一(yī)個(gè)全面☆★、統一(yī)的(de)框架用(yòng)于管理(lǐ)各種不∑π(bù)同性質的(de)數(shù)據集和(hé)數(shù)據源的(d♦★÷e)大(dà)數(shù)據處理(lǐ)的(de&×↓)需求，大(dà)數(shù)據開(kāi)發♥♠需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark RDD、sp≠∞©♠ark job部署與資源分(fēn)配、Spark¥®σ≤ shuffle、Spark內(nèi)存管理(lǐ)、Spark廣播變$↓量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark©₽ ML等相(xiàng)關知(zhī)識。

15.Azkaban

Azkaban是(shì)一(yī)個(gè)批量工(∑¶≤★gōng)作(zuò)流任務調度器(qì)，可(kě)用(yòngγ€∑→)于在一(yī)個(gè)工(gōng)作(zuò)流內₽<(nèi)以一(yī)個(gè)特定的(de)順序運行(xíng)一(yī)≥"•組工(gōng)作(zuò)和(hé)流程，可(kě)以利用(yòng)A♣₽zkaban來(lái)完成大(dà)數(shùπ★•™)據的(de)任務調度，大(dà)數(shù)據開(kāi)發 ×≤需掌握Azkaban的(de)相(xiàng)關配置及語法規則。

16.Python與數(shù)據分(fēn)析

Python是(shì)面向對(duì)象的(de)編程®→£語言，擁有(yǒu)豐富的(de)庫，使用(yòng)簡單 ✔  ，應用(yòng)廣泛，在大(dà)數(shù)據領域也(yě)有(÷✘yǒu)所應用(yòng)，主要(yào)可(kě≈✘)用(yòng)于數(shù)據采集、數(shù)據分(fēn)$ Ωσ析以及數(shù)據可(kě)視(shì)化(huà)等，因此&♦，大(dà)數(shù)據開(kāi)發需學習★>& (xí)一(yī)定的(de)Python知(∑≈←&zhī)識。