如何开发大数据

『壹』 大数据开发需要学习哪些内容

【导读】大数据场景是现在大数据的重要运用，这些场景包括许多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景运用的背面也需要对行业常识有必定的了解。那么，大数据开发需要学习哪些内容呢?

大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据根底常识、大数据渠道常识、大数据场景运用。大数据根底常识有三个主要部分：数学、统计学和计算机;大数据渠道常识：是大数据开发的根底，往往以搭建Hadoop、Spark渠道为主。

大数据方面有许多的技能：

一是大数据渠道自身，一般是根据某些Hadoop产品如CDH的产品布置后供给服务。布置的产品里面有许多的组件，如HIVE、HBASE、SPARK、ZOOKEEPER等。

二是ETL，即数据抽取进程，大数据渠道中的原始数据一般是来源于公司内的其它事务体系，如银行里面的信贷、中心等，这些事务体系的数据每天会从事务体系抽取到大数据渠道中，然后进行一系列的标准化、整理等操作，再然后经过一些建模生成一些模型给下流体系运用。

三是数据剖析，在数据收集完成后根据这些数据要做一些什么样的处理，典型的如报表运用，那每天或许就是写SQL开发报表了;还有一些如风险监测等渠道，都要根据大数据渠道收集的数据来进行处理。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据开发需要学习哪些内容?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

『贰』 大数据开发的流程是怎么样的

1：需来求：数据的输入和数据的源产出；
2：数据量、处理效率、可靠性、可维护性、简洁性；
3：数据建模；
4：架构设计：数据怎么进来，输出怎么展示，最最重要的是处理流出数据的架构；
5：再次思考大数据系统和企业IT系统的交互；
6：最终确定选择、规范等；
7：基于数据建模写基础服务代码；
8：正式编写第一个模块；
9：实现其它的模块，并完成测试和调试等；
10：测试和验收

『叁』 大数据开发怎么学习

java
大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。
linux
因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。
Hadoop
这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
YARN
是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。
Zookeeper
这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql
我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop
这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。Hive这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie
既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。
Hbase
这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka
这是个比较好用的队列工具当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（比如Kafka）的。
Spark
它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

『肆』 大数据开发需要学习哪些内容

大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据根底常识、大数据渠道常识、大数据场景运用。大数据根底常识有三个主要部分：数学、统计学和计算机;大数据渠道常识：是大数据开发的根底，往往以搭建Hadoop、Spark渠道为主。

大数据方面有许多的技能：

一是大数据渠道自身，一般是根据某些Hadoop产品如CDH的产品布置后供给服务。布置的产品里面有许多的组件，如HIVE、HBASE、SPARK、ZOOKEEPER等。

二是ETL，即数据抽取进程，大数据渠道中的原始数据一般是来源于公司内的其它事务体系，如银行里面的信贷、中心等，这些事务体系的数据每天会从事务体系抽取到大数据渠道中，然后进行一系列的标准化、整理等操作，再然后经过一些建模生成一些模型给下流体系运用。

三是数据剖析，在数据收集完成后根据这些数据要做一些什么样的处理，典型的如报表运用，那每天或许就是写SQL开发报表了;还有一些如风险监测等渠道，都要根据大数据渠道收集的数据来进行处理。

关于大数据开发需要学习哪些内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

『伍』 学习如何大数据

从学习方法来说：

1.你得有学习兴趣

2.你得有学习计划

3.你的有学习环境

4.你得有学习目标

从学习知识上来说：（以数据分析为例，因为大数据行业细分知识很多，其中大数据开发和大数据分析是较为主要的两个学习方向）

1、基本知识掌握：javase+linux

学习大数据的基础知识是java和linux，这两项掌握后，再开始真正大数据技术的学习。

2、大数据处理技术掌握：HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK

以下这些都是必须要学习的课程

• 数据结构和算法 （Python入门）

• 数据和统计基础（R入门+统计学和微积分、线性代数恶补）

• 数据库基础（SQL入门）

• 统计学和计量经济学（计量经济学恶补）

• 最优化和决策模型（运筹学优化模型入门）

• 机器学习（决策树、KNN等机器学习算法入门）

• 网络科学（图论入门和用Python捣鼓网络Gephi，Gurobi啥的入门）

• 商业分析（商业入门）

• 可视化（可视化工具（Tableau, Python）和视觉设计理论入门）

如果还有更多问题想咨询，你就点我头像向我提问吧！希望能对你的问题解答有所帮助。

『陆』 新手怎么学大数据开发

随着大数据越来越火爆，零基础想学大数据的朋友是一个接一个，很多零基础朋友就担心：零基础学大数据难不难?对于刚开始接触大数据的朋友，大数据该学习什么呢?大数据该怎么学习呢?昆明电脑培训http://www.kmbdqn.cn/建议大数据的学习真的自己看看视频、看看书就可以学好的吗?大数据要学多久呢?

零基础学大数据难不难?

1.其实得因人而异，比如一个对数据分析很感兴趣的朋友，能够用更高的技能进行数据分析，那么大数据的学习对于他来说是富有吸引力的，他会觉得大数据的学习越学越有趣，相反刚开始学大数据，并不是本心出于对大数据的喜爱，而是觉得大数据发展前景好，但是自己觉得大数据学习枯燥无味。

2.大数据本身的学习难度就在那，而对于以上两种情形来说，你问他们大数据难不难学，他们给你的答案肯定也不一样。大数据难不难学，首先跟个人的兴趣爱好还是相关的，所以学大数据的朋友一定要保持对大数据的兴趣，这样你的学习才会更加的愉快，你才会有足够的动力学大数据。

3.其次，零基础学大数据难不难，跟你的学习方式有关。自学大数据和大数据培训，哪个学习起来比较容易呢?很明显，大数据培训比较容易，有问题可以找老师，自学大数据只能欲哭无泪。不论是哪种学习方式，零基础刚开始学大数据都会比较累，但是随着学习的深入，会越来越好。

『柒』 大数据开发需要做到什么呢

一般情况下，如果只能解决大数据开发，或者只能使用数据库结构和算法，这些技术是不能成为一名优秀的工程师的。那么如果想要成为大数据开发工程师需要做到什么呢？下面昆明北大青鸟为大家介绍如何成为顶尖的大数据开发工程师。

1、乐于学习

一般工程师通常只在需要某种技能的情况下才开始进行学习。优秀的工程师会对各种知识保持开放的学习状态。

2、务实但不固执

很少有开发人员能够遵守大数据的开发规范，主要是因为大型数据开发规范不是由专业程序开发人员进行编写。但是一定要铭记，北大青鸟工程师的任务是制定解决方案，而不是生产一种展示完美技术的艺术品。

3、真正认识到问题

有很多问题是情绪上的，你必须以剥洋葱的方式对重点进行探讨，不能只依靠搜索引擎和论坛，这样更加浪费时间。因此，IT培训建议找出如何分析问题根源的方法，并对问题有全面认识，通过深入分析和探讨，可以得到相关线索和解决方案。

4、拥有十足的热情

如果对大数据开发的没有兴趣，想要成为顶尖的数据开发人是不可能的。兴趣是最好的老师，拥有兴趣才能让自己走的更远。

5、先思考在行动

大多数数据开发人员都会犯同一个错误，就是在系统分析尚未完成之前，就一直对程序语法进行规划。优秀的开发者在面对问题的时候，电脑培训认为首先就是进行思考、计划和研究，然后再进行行动。

『捌』 大数据开发具体是做什么的求举例说明。

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。

第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他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。

比如这次疫情中大数据平台对医疗物资的调度、传染模型的分析、防控等起了很大的作用。

大数据开发工程师是大数据领域一个比较热门的岗位，有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构，比如目前常见的Hadoop、Spark平台等。

『玖』 学习大数据开发要做到哪些

1、乐于学习
一般工程师通常只在需要某种技能的情况下才开始进行学习。优秀的工程师会对各种知识保持开放的学习状态。
2、务实但不固执
很少有开发人员能够遵守大数据的开发规范，主要是因为大型数据开发规范不是由专业程序开发人员进行编写。但是一定要铭记，工程师的任务是制定解决方案，而不是生产一种展示完美技术的艺术品。
3、真正认识到问题
有很多问题是情绪上的，你必须以剥洋葱的方式对重点进行探讨，不能只依靠搜索引擎和论坛，这样更加浪费时间。因此，找出如何分析问题根源的方法，并对问题有全面认识，通过深入分析和探讨，可以得到相关线索和解决方案。
4、拥有十足的热情
如果对大数据开发的没有兴趣，想要成为顶尖的数据开发人是不可能的。兴趣是最好的老师，拥有兴趣才能让自己走得更远。
5、先思考在行动
大多数数据开发人员都会犯同一个错误，就是在系统分析尚未完成之前，就一直对程序语法进行规划。优秀的开发者在面对问题的时候，首先就是进行思考、计划和研究，然后再进行行动。

『拾』 大数据开发怎么学习

先要学一些基础知识学习，例如现在流行的数据库管理，java开发语言，熟练掌握Linux系统，望采纳