大数据开发是干什么的?

大数据开发包括基于Hadoop、Spark的应用程序开发和大数据处理系统的开发。学习大数据开发需要掌握Java基础、Web技术、Linux、Hadoop生态体系、分布式计算框架如Spark和Storm,以及大数据分析和人工智能。通过实际项目实战,提升数据获取、处理、分析和应用的能力。大数据开发者在行业中需求旺盛,薪资待遇优厚。

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大数据作为时下火热的IT行业的词汇,随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据开发也应运而生。

大数据开发其实分两种,第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序,第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧,而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有,一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些,也更有技术含量。

大数据开发需要学习哪些技术?学习路线图如下:

01

大数据基础——

java语言基础方面

(1)Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

(2)HTML、CSS与JavaScript

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

(3)JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

02

 Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

03

分布式计算框架和

Spark&Strom生态体系

(1)分布式计算框架

Python编程语言

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