大数据初级入门:大数据开发技能有什么要求?
来源:科技知识 日期:2020-10-14 10:47 作者:郭毅峰

大数据作为新兴技术领域,对专业技术的要求是入行发展的基础,大数据开发、运维、分析等等环节当中,都需要专业的技术人才来支持,不同的岗位也要求不同的专业技能,以及技术深度。今天的大数据初级入门分享,我们来聊聊大数据开发技能要求。
 
大数据初级入门:大数据开发技能有什么要求?
 
大数据行业入门的一个重要岗位就是技术开发类岗位,这是企业当中存在普遍需求的岗位。
 
大数据开发岗简介
大数据开发通常有两层含义,一层是进行大数据平台自身的开发,这属于研发级开发任务,比如大数据平台Hadoop就是采用Java语言开发的。整个大数据开发还涉及到一系列产品,包括HBase、Hive、Avro、Zookeeper、Pig、Mahout、Cassandra等,开发这些产品也需要专业技术人员。
 
大数据开发的另一层,则是大数据建设、治理、应用开发,主要任务是借助大数据平台搭建自己的大数据应用架构、计算框架和数据模型,这也是现阶段大数据开发岗位需求比较大的一个方向。
 
大数据开发岗技能要求
大数据初级入门,首先需要对基于大数据平台的技术和工具有初步的了解。
 
包括大数据编程语言,Linux平台上的JAVA语言和Python、Shell任意一种脚本语言;大数据相关的数据库,包括5种类型的NoSQL数据库,要掌握其存储原理和应用场景,以及大型核心系统大数据架构等。
 
当然,最核心的还是大数据相关框架和组件的学习,Hadoop(HDFS、YARN)、Hive、Spark、Storm、Zookeeper、Kafka等,要弄明白其原理和应用场景,以及大数据处理、解析分析、数据可视化工具。
 
大数据技术生态
目前来说,大数据技术生态形成了以开源为主导、多种技术和架构并存的现状。
 
在数据采集与传输领域,Sqoop、Flume、Kafka等一系列开源技术,兼顾离线和实时数据的采集和传输。
 
在存储层,HDFS已经成为了大数据磁盘存储的事实标准,针对关系型以外的数据模型,开源社区形成了K-V(key-value)、列式、文档、图4类NoSQL数据库体系,HBase、Cassandra、MongoDB、Neo4j、Redis等数据库百花齐放。
 
资源调度方面,Yarn独领风骚,Mesos也有一定发展潜力。
 
计算处理引擎方面,主流框架包括MapReduce、Spark、Flink、Storm等,慢慢覆盖了离线批量计算、实时计算、流计算等场景。
 
在数据查询和分析领域,形成了丰富的SQL on Hadoop的解决方案,Hive、Impala、Presto、Drill等技术与传统的大规模并行处理数据库竞争激烈。
 
关于大数据初级入门,大数据开发技能要求,以上就为大家做了简单的介绍了。大数据要入门,对于主流的技术框架都要做到有所了解,而后逐步深入,技术深度决定了作为大数据开发人员的长远发展。
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