大數據作為時下火熱的IT行業的詞匯，隨之而來的數據開發、數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據開發也應運而生。

　　大數據開發其實分兩種，第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序，第二類是對大數據處理系統本身進行開發。第一類工作感覺更適用于data analyst這種職位吧，而且現在Hive Spark-SQL這種系統也提供SQL的接口。第二類工作的話通常才大公司里才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。
 

 

　　大數據開發需要學習哪些技術?學習路線圖如下：

　　階段一、大數據基礎——java語言基礎方面

　　(1)Java語言基礎

　　Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字符串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類

　　(2) HTML、CSS與JavaScript

　　PC端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生JavaScript交互功能開發、Ajax異步交互、jQuery應用

　　(3)JavaWeb和數據庫

　　數據庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

　　階段二、Linux&Hadoop生態體系

　　Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
 

 

　　階段三、分布式計算框架和Spark&Strom生態體系

　　(1)分布式計算框架

　　Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基于Spark的推薦系統(某一線公司真實項目)、實戰二：新浪網(www.sina.com.cn)

　　(2)storm技術架構體系

　　Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日志告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰

　　階段四、大數據項目實戰(一線公司真實項目)

　　數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用

　　階段五、大數據分析 —AI(人工智能)

　　Data Analyze工作環境準備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習

　　Python機器學習2、圖像識別&神經網絡、自然語言處理&社交網絡處理、實戰項目：戶外設備識別分析

　　大數據是互聯網發展的方向，大數據人才是未來的高薪貴族。隨著大數據人才的供不應求，大數據人才的薪資待遇也在不斷提升。學習大數據開發，機遇和技術必不可少!