大数据开发工程师需掌握技术

2018-1-11 11:39| 发布者: admin| 查看: 108| 评论: 0

摘要: 大数据开发行业在我国是朝阳行业,目前正处于成长期,对大数据人才的需求量巨大,而且不同公司对大数据工作的要求也不尽相同

  大数据开发行业在我国是朝阳行业,目前正处于成长期,对大数据人才的需求量巨大,而且不同公司对大数据工作的要求也不尽相同,有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识等,因此,也衍生出了多个大数据开发方向。


  想成为大数据开发工程师,需要从整体上了解大数据开发服务,以下是比较全面的大数据开发平台系统。


大数据开发系统


  对于大数据的学习,可以从以下五个阶段进行着手:


  第一阶段:JavaSE+MySql+Linux


  学习内容:Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程;


  学习目标:学习java语言,掌握java程序编写、面向对象程序开发,掌握MySql体系结构及核心编程技术,打好 Linux 基础,为后续学习提供良好的语言基础。


  第二阶段:Hadoop 与生态系统


  学习内容:Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig;


  学习目标:掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等。


  第三阶段:Storm 与Spark 及其生态圈


  学习内容:Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark 机器学习;


  学习目标:让大家拥有完整项目开发思路和架构设计,掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示,所有工作一个人搞定!并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。


  第四阶段:其他


  学习内容:Mahout 机器学习 → R 语言→ Python;


  学习目标:机器学习领域经典算法的实现,熟练使用 R语法和统计思维,可以基于具体问题建立数学模型,掌握python技术与数据分析,将数据结果以可视化的直观方式展示给目标用户。


  第五阶段:项目实战、技术综合运用


  学习内容:某手机公司bug 系统 → 传统广告怎么用大数据 → 类互联网电商网站 → 网站日志收集清洗系统 → 网站流量统计分析系统;


  学习目标:具备企业级大型完整项目开发能力,综合运用大数据分析知识,完成数据分析、收集、展示的完整流程。


  国内大数据行业还处于起步阶段,大数据人才资源匮乏,大数据开发具有一定进入门槛,对于想从事大数据行业的技术人员来说是一大机遇!


鲜花

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