大数据开发需要学习哪些技术

  大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
  大数据开发其实分两种，第*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*类工作感觉更适用于data
  analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。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。
  大数据是未来的发展方向，正在挑战我们的分析能力及对世界的认知方式，因此，我们与时俱进，迎接变化，
  大数据开发需要学习哪些技术?
  01大数据基础——java语言基础方面
  (1)Java语言基础
  Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
  (2)HTML、CSS与Java
  PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
  (3)JavaWeb和数据库
  数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发
  02LinuxHadoop生态体系
  Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
  03分布式计算框架和SparkStrom生态体系
  (1)分布式计算框架
  Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算
  (2)storm技术架构体系
  Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
  04大数据项目实战数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
  05大数据分析—AI(人工智能)Data Analyze工作环境准备数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
  Python机器学习、图像识别神经网络、自然语言处理社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析
  大数据是互联网发展的方向，大数据人才是未来的高薪贵族。随着大数据人才的供不应求，大数据人才的薪资待遇也在不断提升。学习大数据开发，机遇和技术必不可少!