Big Data—大數據，一種無法在一定時間內用常規工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據開發技術作為大數據技術的一個分支，是許多人學習大數據技術的方向選擇之一，那麼如何去學習大數據開發技術呢？

大數據開發其實可以分為兩類，第一類是編寫一些Hadopp、Spark的應用程序；第二類是對大數據處理系統本身進行開發。

在學習大數據開發技術前，小編將挑選並展示一家互聯網企業中對於大數據開發其中一種崗位的招聘要求。

某跳動的大數據開發工程師招聘要求：

工作職責：

1、基於海量數據，支持業務對數據的分析和使用；

2、支持業務處理數據的流式處理、分析客戶行為等。

任職要求：

1、精通至少一門編程語言，熟練運用各種常用算法和數據結構，有獨立的實現能力 ；

2、熟悉常用的開源組件：Hadoop/Hive/Spark/Storm，並了解其特性和使用場景優先；

3、熟悉機器學習、數據挖掘、數據分析、分布式計算至少某一方面，有較深的理論研究和實踐經驗優先；

4、數據分析、推薦、機器學習、數據挖掘相關的開發工作優先。

在上述的大數據開發工程師的招聘要求中可以得知我們需要學習哪些內容：掌握一門編程語言、熟悉常用的開源組件、熟悉任意一種大數據處理技術。可以根據這些要求開始學習大數據開發技術。

一、掌握一門編程

在大數據處理技術中支持多種編程語言，但現在主流的大數據技術框架是基於Java編程語言進行開發並運行的，所以學習大數據開發技術只需要學習一門編程語言，也就是Java語言。

這部分需要學習JavaSE、JavaWeb以及企業級框架。

1、JavaSE：JavaSE基礎語法、JavaSE面向對象、JavaSEAPI常見操作類、JDBC（連接數據庫常用接口）。

2、JavaWeb：JavaScript、Jquery、XML&版本控制。

企業級框架：Spring、Spring mvc、SpringBoot及MyBatis。

二、大數據處理技術之數據倉庫

大數據處理技術需要建立一個數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

數據倉庫是由數據庫搭建而來的，因此在此部分需要學習SQL語句、MySQL數據庫、大數據技術處理中所需要用到的數據庫以及數據倉庫工具。

1、SQL語句

SQL的全稱是Structured Query Language，翻譯成中文就是結構化查詢語言，是一種特殊目的的編程語言，是一種數據庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關係型數據庫。

學習內容：SQL語句基本操作、常用函數、分組函數、多表查詢、子查詢、存儲過程、事務、視圖、觸發器。

2、MySQL

MySQL是一種關係型數據庫，學習MySQL數據庫的目的為了更容易地去理解大數據處理技術所要運用到的數據庫以及數據倉庫工具。

學習內容：MySQL安裝、常見命令使用、表與數據庫操作、約束。

以下是大數據處理技術所要運用的數據庫及數據倉庫工具。

1、HBase（一個適合於非結構化數據存儲的數據庫）：HBase模型坐標結構訪問場景、HBase訪問Shell接口、HBase訪問API接口、HBaseRowkey設計、HBase合併分裂數據定位。

2、MongoDB（一個基於分布式文件存儲的數據庫）：MongoDB 原理概念模型場景、CRUD操作、MongoDB 工具、安全和用戶管理

3、Redis（屬於NoSQL數據庫）：Redis安裝、Redis配置、Redis持久化RDB與AOF、Redis操作、Redis Sentinel、Redis Cluster。

4、Hive（基於Hadoop的一個數據倉庫工具）：HIve體系結構機制場景、HiveDDL操作、Hive 文件格式和DML操作、HiveDQL操作、Hive客戶端、Hive函數操作、Hive性能優化

5、ES（基於Lucene的搜索服務器）：ElasticSearch概念、倒排索引與分詞原理、ElasticSearch 分布式搭建、Mapping設置、ElasticSearch 基本索引、ElasticSearch 高級索引、ElasticSearch 的運行機制。

三、開源組件

在學習大數據技術開源組件之前還需要學習Linux系統、CentOS及Maven，這是學習大數據技術框架的一個前提，主流的大數據開源組件是基於Linux系統運行的。

1、Linux：LInux系統概念、Linux系統基礎知識。

2、CentOS：安裝部署基礎概念、常用管理命令、常用Shell編程命令。

3、Maven：安裝部署基礎概念、依賴聚合與繼承、搭建管理與應用。

接下來將開始學習大數據技術開源組件。

4、HDFS：HDFS概念、內部結構與讀寫原理、故障讀寫容錯與備份機制、ZooKeeper、HdfsHA、Federation聯邦。

5、MapReduce：MapReduce編程基礎、執行過程、MR原理、分片混洗。

6、Yarn：框架組件流程調度。

7、Flume：Flume概念、應用場景、核心技術、應用。

8、Scala：Scala語言基礎知識、特徵、模式匹配。

9、Kafka：主題分區讀寫原理分布式、Kafka Shell命令及分區、偏移量管理、Kafka生產&消費API。

10、Spark：Spark概念、Spark編程模型、運行原理、架構特點、運行模式、SparkSQL、SparkStreaming。

11、Flink：Flink環境搭建、Flink編程模型及核心概念、Flink API編程、Flink中Time及Windows的使用、Flink 內部機制。

12、Oozie：Oozie調度框架。

大數據技術作為當代火熱的IT技術的之一，人才需求量巨大，薪資待遇優越，大數據開發技術作為大數據技術的方向之一，前途更是一片光明。通過這篇文章，想要學習大數據開發技術的朋友們現在應該知道大數據開發如何學習了吧。