本文针对大数据开发的学习难点进行了解析，包括数据采集、数据汇聚、数据转换和映射、数据应用四个阶段，并提供了相关技术如Hadoop、Spark、机器学习等的学习路线。在数据采集阶段，强调了多数据源的处理；数据汇聚阶段，提到数据标准化的重要性；在数据转换和映射阶段，讨论了数据应用的方式；最后，提到了大数据开发的监控挑战。
大数据开发工程师，很多人都向往的职业，但总有这样那样的理由，在逼迫这自己放弃。明明知道大数据良好的前景，明明知道学完大数据可以找到一份很好的工作，但就是不会对自己下狠心。总结了学生在学习大数据开发过程中遇到的难点，帮助大家逐一攻克难关!
大数据开发，有4个阶段：
1、数据采集
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数据采集有线上和线下两种方式，线上一般通过爬虫、通过抓取，或者通过已有应用系统的采集，在这个阶段，我们可以做一个大数据采集平台，依托自动爬虫(使用python或者nodejs制作爬虫软件)，ETL工具、或者自定义的抽取转换引擎，从文件中、数据库中、网页中专项爬取数据，如果这一步通过自动化系统来做的话，可以很方便
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