大數(shù)據(jù)是對海量數(shù)據(jù)進行存儲、計算、統(tǒng)計、分析處理的一系列處理手段，處理的數(shù)據(jù)量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段所無法完成的，其涉及的技術(shù)有分布式計算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領(lǐng)域熱門流行的IT技術(shù)。
想要學好大數(shù)據(jù)需掌握以下技術(shù)：
1. Java編程技術(shù)
Java編程技術(shù)是大數(shù)據(jù)學習的基礎(chǔ)，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平臺能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應用程序等，是大數(shù)據(jù)工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數(shù)據(jù)，掌握Java基礎(chǔ)是必不可少的！
2.Linux命令
對于大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進行的，相比Linux操作系統(tǒng)，Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng)，開源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制，因此，想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)工作，還需掌握Linux基礎(chǔ)操作命令。
3. Hadoop
Hadoop是大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關(guān)技術(shù)與操作！
4. Hive
Hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務進行運行，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。對于Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。
5. Avro與Protobuf
Avro與Protobuf均是數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，可以提供豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型，十分適合做數(shù)據(jù)存儲，還可進行不同語言之間相互通信的數(shù)據(jù)交換格式，學習大數(shù)據(jù)，需掌握其具體用法。
6.ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數(shù)據(jù)開發(fā)中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現(xiàn)方法。
7. HBase
HBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，它不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，更適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握HBase基礎(chǔ)知識、應用、架構(gòu)以及高級用法等。
8.phoenix
phoenix是用Java編寫的基于JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態(tài)列、散列加載、查詢服務器、追蹤、事務、用戶自定義函數(shù)、二級索引、命名空間映射、數(shù)據(jù)收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其原理和使用方法。
9. Redis
Redis是一個key-value存儲系統(tǒng)，其出現(xiàn)很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關(guān)系數(shù)據(jù)庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Redis的安裝、配置及相關(guān)使用方法。
10. Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，Flume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時，Flume提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）的能力。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其安裝、配置以及相關(guān)使用方法。
11. SSM
SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成，常作為數(shù)據(jù)源較簡單的web項目的框架。大數(shù)據(jù)開發(fā)需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進行整合操作。
12.Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，其在大數(shù)據(jù)開發(fā)應用上的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Kafka架構(gòu)原理及各組件的作用和使用方法及相關(guān)功能的實現(xiàn)！
13.Scala
Scala是一門多范式的編程語言，大數(shù)據(jù)開發(fā)重要框架Spark是采用Scala語言設計的，想要學好Spark框架，擁有Scala基礎(chǔ)是必不可少的，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Scala編程基礎(chǔ)知識！
14.Spark
Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理的需求，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Spark基礎(chǔ)、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內(nèi)存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關(guān)知識。
15.Azkaban
Azkaban是一個批量工作流任務調(diào)度器，可用于在一個工作流內(nèi)以一個特定的順序運行一組工作和流程，可以利用Azkaban來完成大數(shù)據(jù)的任務調(diào)度，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Azkaban的相關(guān)配置及語法規(guī)則。
16.Python與數(shù)據(jù)分析
Python是面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，擁有豐富的庫，使用簡單，應用廣泛，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也有所應用，主要可用于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化等，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需學習一定的Python知識。
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