大数据开发如何入门

大数据开发如何入门？很多人学习大数据开发不知道从哪里入手，接下来就来为大家介绍大数据开发入门方法，一起来看看吧。

大数据开发如何入门可以从编程入手，其中Linux和Java是必须要掌握的，这时最基本的。大数据分析主要用的是Python，大数据开发主要是基于JAVA。大数据技术比较综合，在短时间学习是不现实的，有条件允许建议去培训机构学习，可以从基础开始，把基础打牢固，然后再结合项目实践，熟练精通大数据开发。

一、Linux系统和Hadoop生态体系

大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。

二、Java

JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。

三、分布式计算框架Spark&Storm生态体系

有一定的基础之后，你就需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark在性能还是在方案的统一性方面都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。

以上就是为大家介绍了大数据开发如何入门，希望对大家有所帮助。

大数据开发需要掌握哪些技术

数据工程师需要学习哪些必备技能

数据工程师是一个比较新兴的职业，主要负责处理和管理大数据，构建数据管道和数据架构，从而支持数据分析、数据科学和商业决策等任务。为了胜任这个职位，数据工程师需要掌握一系列技能，包括但不限于以下几个方面：

1. 数据存储和管理：作为数据工程师，你需要了解各种数据存储和管理系统，包括关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库和数据湖等。你需要知道如何选择最适合你的任务和应用程序的存储系统，并且知道如何使用它们进行数据建模、数据迁移和数据备份等操作。
2. 数据管道和ETL：数据工程师需要构建数据管道和ETL（抽取、转换和加载）工作流程，以从不同的数据源中提取数据并将其转换成有用的格式，以便数据分析师、数据科学家和其他团队成员使用。你需要熟悉ETL工具和技术，如Apache NiFi、Apache Airflow和AWS Glue等，以及熟悉数据流和数据转换的概念和技术。
3. 数据可视化和报告：数据工程师还需要熟悉数据可视化和报告工具，以便在数据管理和处理过程中与其他团队成员共享数据。你需要了解如何使用可视化工具和报告工具，如Tableau、Power BI和Google Data Studio等，以及如何设计和生成数据可视化和报告。
4. 编程和软件开发：数据工程师需要具备编程和软件开发技能，以便构建数据管道和ETL工作流程。你需要熟练掌握至少一门编程语言，如Python、Java或Scala等，并熟悉面向对象编程和函数式编程的概念和技术。此外，你需要了解软件开发过程和软件工程原理，以确保你的数据工程项目具有可靠性、可维护性和可扩展性。
5. 机器学习和人工智能：数据工程师需要熟悉机器学习和人工智能的基础知识和技术，以便构建数据管道和ETL工作流程，支持数据科学和机器学习模型的训练和推理。你需要了解机器学习和人工智能的算法和模型，如回归、分类、聚类、深度学习、自然语言处理等，并学习如何使用相关工具和框架，例如TensorFlow、Keras、PyTorch等，以帮助您设计和实现有效的机器学习和人工智能应用。

此外，数据工程师还需要熟悉云计算平台，如AWS、Azure、Google Cloud等，以及相应的云端数据存储、计算、处理和分析服务，例如S3、Redshift、EC2、Databricks等。云计算平台可以提供高效、可扩展、灵活的数据处理和分析环境，使数据工程师能够更快地处理数据，并以更低的成本和更高的可靠性将数据交付给其他团队和客户。

当然，数据工程师还需要掌握一些软技能，例如团队合作、沟通、项目管理和领导力等。数据工程师通常需要与其他团队合作，例如数据科学家、业务人员和开发人员等。因此，有效的团队合作和沟通技能是非常重要的。项目管理和领导力技能也非常重要，因为数据工程师通常负责管理和执行多个数据项目，并协调团队中的其他成员。此外，领导力技能可以帮助数据工程师推动公司的数据战略，为业务发展提供支持。

综上所述，数据工程师需要具备多种技能，包括数据存储和管理、数据处理和ETL、数据可视化和报告、数据安全和隐私保护、机器学习和人工智能、云计算平台和软技能等。只有掌握了这些技能，才能成为一名全面的数据工程师，为公司提供有价值的数据支持和解决方案。