大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程總體上可以劃分為三個(gè)重要階段，萌芽期、成熟期和大規(guī)模應(yīng)用期，20世紀(jì)90年至21世紀(jì)初，為萌芽期，隨著，一批商業(yè)智能工具和知識(shí)管理技術(shù)的開始和應(yīng)用，度過了數(shù)據(jù)萌芽，21世紀(jì)前十年則為成熟期，主要標(biāo)志為，大數(shù)據(jù)解決方案逐漸走向成熟，形成了并行計(jì)算與分布式系統(tǒng)兩大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大數(shù)據(jù)技術(shù)受到追捧，Hadoop平臺(tái)開始大行期道，2010年以后，為大規(guī)模應(yīng)用期，標(biāo)志為，數(shù)據(jù)應(yīng)用***各行各業(yè)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，信息社會(huì)智能化程度快速提高。

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數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，也推動(dòng)了數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展，包括企業(yè)使用數(shù)據(jù)獲取價(jià)值，促使了大量人員從事于數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要掌握基礎(chǔ)知識(shí)，接下從我的角度，為大家做個(gè)簡(jiǎn)要的闡述。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要掌握的知識(shí)，初期了解概念，后期就要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)技術(shù)，主要包括：

1.大數(shù)據(jù)概念

2.大數(shù)據(jù)的影響

3.大數(shù)據(jù)的影響

4.大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

5.大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)

6.大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop

7.大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

8.大數(shù)據(jù)的計(jì)算模式

后三個(gè)牽涉的技術(shù)，就復(fù)雜一點(diǎn)了，可以細(xì)說一下：

1.大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)、Hadoop的安裝與使用；

2.大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)技術(shù)：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)處理與分析、數(shù)據(jù)隱私與安全；

3.大數(shù)據(jù)處理計(jì)算模式：批處理計(jì)算、流計(jì)算、圖計(jì)算、查詢分析計(jì)算

.在入門學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的過程當(dāng)中有遇見學(xué)習(xí)，行業(yè)，缺乏系統(tǒng)學(xué)習(xí)路線，系統(tǒng)學(xué)習(xí)規(guī)劃，歡迎你加入我的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)交流裙：251956502 ，裙文件有我這幾年整理的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)手冊(cè)，開發(fā)工具，PDF文檔書籍，你可以自行下載。

想要學(xué)好大數(shù)據(jù)需掌握以下技術(shù)：

1. Java編程技術(shù)

Java編程技術(shù)是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，Java是一種強(qiáng)類型語言，擁有極高的跨平臺(tái)能力，可以編寫桌面應(yīng)用程序、Web應(yīng)用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序等，是大數(shù)據(jù)工程師最喜歡的編程工具，因此，想學(xué)好大數(shù)據(jù)，掌握J(rèn)ava基礎(chǔ)是必不可少的!

2.Linux命令

對(duì)于大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進(jìn)行的，相比Linux操作系統(tǒng)，Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng)，開源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制，因此，想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)工作，還需掌握Linux基礎(chǔ)操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算，因此，需要重點(diǎn)掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級(jí)管理等相關(guān)技術(shù)與操作!

4. Hive

Hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供簡(jiǎn)單的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行，十分適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)于Hive需掌握其安裝、應(yīng)用及高級(jí)操作等。

5. Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，可以提供豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型，十分適合做數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，還可進(jìn)行不同語言之間相互通信的數(shù)據(jù)交換格式，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，需掌握其具體用法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個(gè)為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的軟件，提供的功能包括：配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組件服務(wù)等，在大數(shù)據(jù)開發(fā)中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實(shí)現(xiàn)方法。

7. HBase

HBase是一個(gè)分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫(kù)，它不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，更適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)，是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握HBase基礎(chǔ)知識(shí)、應(yīng)用、架構(gòu)以及高級(jí)用法等。

8.phoenix

phoenix是用Java編寫的基于JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動(dòng)態(tài)列、散列加載、查詢服務(wù)器、追蹤、事務(wù)、用戶自定義函數(shù)、二級(jí)索引、命名空間映射、數(shù)據(jù)收集、行時(shí)間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其原理和使用方法。

9. redis

Redis是一個(gè)key-value存儲(chǔ)系統(tǒng)，其出現(xiàn)很大程度補(bǔ)償了memcached這類key/value存儲(chǔ)的不足，在部分場(chǎng)合可以對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)起到很好的補(bǔ)充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，Java，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Redis的安裝、配置及相關(guān)使用方法。

10. Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù);同時(shí)，F(xiàn)lume提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(可定制)的能力。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其安裝、配置以及相關(guān)使用方法。

11. SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個(gè)開源框架整合而成，常作為數(shù)據(jù)源較簡(jiǎn)單的web項(xiàng)目的框架。大數(shù)據(jù)開發(fā)需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時(shí)，再使用SSM進(jìn)行整合操作。

12.Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，其在大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用上的目的是通過Hadoop的并行加載機(jī)制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實(shí)時(shí)的消息。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Kafka架構(gòu)原理及各組件的作用和使用方法及相關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)!

13.Scala

Scala是一門多范式的編程語言，大數(shù)據(jù)開發(fā)重要框架Spark是采用Scala語言設(shè)計(jì)的，想要學(xué)好Spark框架，擁有Scala基礎(chǔ)是必不可少的，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Scala編程基礎(chǔ)知識(shí)!

14.Spark

Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎，其提供了一個(gè)全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理的需求，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Spark基礎(chǔ)、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內(nèi)存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關(guān)知識(shí)。

15.Azkaban

Azkaban是一個(gè)批量工作流任務(wù)調(diào)度器，可用于在一個(gè)工作流內(nèi)以一個(gè)特定的順序運(yùn)行一組工作和流程，可以利用Azkaban來完成大數(shù)據(jù)的任務(wù)調(diào)度，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Azkaban的相關(guān)配置及語法規(guī)則。想學(xué)習(xí)好大數(shù)據(jù)可以關(guān)注公眾號(hào)程序員大牛 有視頻資源分享一起學(xué)習(xí)

16.Python與數(shù)據(jù)分析

Python是面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，擁有豐富的庫(kù)，使用簡(jiǎn)單，應(yīng)用廣泛，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也有所應(yīng)用，主要可用于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化等，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需學(xué)習(xí)一定的Python知識(shí)。

只有完整的學(xué)完以上技術(shù)，才能算得上大數(shù)據(jù)開發(fā)人才，真正從事大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)工作，工作才更有底氣，升職加薪不成問題

當(dāng)前文章：學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要掌握的知識(shí)，需要學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)技術(shù)
文章源于：http://aaarwkj.com/article16/gjdidg.html

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