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    大数据开发是干什么的?

    2019-03-12 09:19:39分类:硬件开发1005

      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?#35805;桑?#32780;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,?#35805;?#20182;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
     

      大数据开发需要学习哪些技术?学习路线图如下:

      阶?#25105;弧?#22823;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

      阶段二、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
     

    大数据开发
     

      阶段三、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、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX ?#25216;?#31639;、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网(www.sina.com.cn)

      (2)storm技术架构体系

      Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战

      阶段四、大数据项目实战(一线公司真实项目)

      数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

      阶段五、大数据分析 —AI(人工智能)

      Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

      Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目:户外设备识别分析

      大数据是互联网发展的方向,大数据人才是未来的高?#28966;?#26063;。随着大数据人才的供不应求,大数据人才的薪资待遇也在?#27426;?#25552;升。学习大数据开发,机遇和技术必不可少!

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