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1.大數(shù)據(jù)開發(fā)主要學(xué)什么

Java學(xué)習(xí)肯定大數(shù)據(jù)就是*，大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的*步首先就是Java語言，接著Linux系統(tǒng)也是操作系統(tǒng)的關(guān)鍵，對于之后學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)更重要。基礎(chǔ)課程：Java、Linux 。大數(shù)據(jù)課程：Mysql Hadoop Hive、Scala、Spark、Habse、Flink、Flume、Kafka、Presto等。

2.大數(shù)據(jù)工程開發(fā)

大數(shù)據(jù)項(xiàng)目需要全新的“大數(shù)據(jù)工程”方式開發(fā)和建設(shè)。而不是簡單地將各個(gè)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)歸集，然后做一個(gè)“大數(shù)據(jù)可視化”就完工了。因?yàn)椋@樣的工程歸集的只是“小數(shù)據(jù)”、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及各類信息，而不是大數(shù)據(jù)的歸集。

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3.大數(shù)據(jù)開發(fā)需要掌握哪些技術(shù)

Linux&Hadoop生態(tài)體系基礎(chǔ)知識(shí)、原理Linux體系、Python編程語言核心用法、Hadoop離線計(jì)算原理、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式鎖、kafka分布式發(fā)布-訂閱消息系統(tǒng)、spark分布式計(jì)算框架。

4.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

采集一些文件數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫提供保障、關(guān)系數(shù)據(jù)庫的一些應(yīng)用程序接入等。在數(shù)據(jù)量小的時(shí)候能寫個(gè)腳本把日志存儲(chǔ)到系統(tǒng)里，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，這些方法無法提供數(shù)據(jù)安全保障，并且運(yùn)維困難，需要更強(qiáng)壯的解決方案，不斷地優(yōu)化。

5.大數(shù)據(jù)開發(fā)好不好學(xué)呢

大數(shù)據(jù)作為一門交叉復(fù)合型*，會(huì)涉及到很多知識(shí)比如說數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)等幾個(gè)*的知識(shí)，相對于單一*來說，確實(shí)是要難度更高。同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用作為新興技術(shù)*，很多人其實(shí)不夠了解，擔(dān)心學(xué)習(xí)難度大。但實(shí)際上來說，難不難因人而異，比如說現(xiàn)在大熱的計(jì)算機(jī)類專業(yè)，每年依然有那么多人去學(xué)，歸根結(jié)底來說，還是因?yàn)檫@個(gè)專業(yè)值得，出來以后的工資能夠值得現(xiàn)階段付出時(shí)間和精力去學(xué)。

6.什么是大數(shù)據(jù)開發(fā)呢

大數(shù)據(jù)顧名思義就是海量的數(shù)據(jù)堆在一起，就行成了大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分實(shí)時(shí)時(shí)間和歷史數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的分類是比較多的，比如說大數(shù)據(jù)又分it數(shù)據(jù)ot數(shù)據(jù)視頻時(shí)間圖像數(shù)據(jù)，時(shí)空數(shù)據(jù)等多類型數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的目的就是實(shí)現(xiàn)更智慧更智能。

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