如何通过合理的学习规划，快速入门大数据开发

对于很多初级开发者，或者还没什么实际开发经验的人来说，大数据相关技能看起来特别吓人，因为一堆特别复杂的英文名词，以及听起来难度极高的各种“架构”。

但真正去学习上手，你就会发现，这个被传得神乎其技的技术，并没有想象中的那么难，甚至还有点有意思。

对于每一个想往更高层次发展的技术人来说，后台数据处理，数据架构的搭建、数据性能的优化，都是绕不过去的技能。而且，随着企业数据量的快速增加，后台数据架构开发的需求会越发明显，掌握大数据相关的技能，个人能力可以获得更高维度地提升。

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从大部分的招聘需求来看，大数据开发相关的岗位技能需求大致如下：

写代码：Java开发/Linux开发环境

数据库：Mysql/MongoDB等，有一定调优经验

分布式：Hadoop/Hive/Spark/Storm / HBase等

加分项：大数据分析、机器学习、问题排查能力

注：一般而言，同类型的工具掌握一种即可

以目前最主流的Hadoop大数据开发为例，主要的细分技能体系如下：

01. Java编程(分布式、)

02. Linux 开发环境

03. Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）

04. HBase（JavaAPI操作 ）

05. Hive(查询、函数、视图）

06. Sqoop&Flume（数据采集）

07. 其他：Pig、HUE、HA等

这些技能是如何被用到工作中？在整个大数据开发的流程中起着什么样的作用呢？一个图就可以说明。

大数据后台基本流程架构图

其实整个大数据后台的流程很清晰，主要涉及数据抽取、文件存储、数据存取、数据计算、数据分析应用等过程。 

而Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算条件。

有了整体的知识架构，并且熟悉了大数据开发应用的流程，再来规划学习的路径就清晰多了。一般经过四个阶段，就可以掌握大数据开发核心技能。

1.Linux和Java基础

编程语言是完成项目开发的基础。Java有完善的开发生态，且主流大数据开发均以Java实现，所以需要掌握基本的Java编程，并且了解Linux开发环境，能够搭建可用的服务架构。

Java基础、虚拟机、多线程

JavaWeb和数据库

Linux基本语法、shell编程

2.Hadoop核心框架

这个部分主要学习Hadoop体系中最核心的HDFS和MapReduce，掌握大数据的核心存储和计算。

HDFS的shell操作（常用命令和参数）

HDFS的Java应用开发（数据采集、存储、文件）

MapReduce编程（规范、运行、调试）

MapReduce计算程序（排序、分区、优化）

3.Hadoop数据生态

主要是围绕Hadoop数据库开发的一系列重要工具，比如HBase、Hive、Flume等，主要是训练数据的清洗、处理、分析的技能。

HBase数据操作（读、写、更新）、基本架构

Hive数据存储与计算（表搭建、分区、查询、函数）

Flume&Sqoop采集、导出系统实现

Pig进行数据处理与数据分析

4.可视化管理及集群

通过以上的学习，Hadoop的核心已经掌握，然后就是形成工程化的思维，对整个大数据架构进行管理。

HUE可视化管理（与HBase、Hive集成）

HA集群：Zookeeper搭建高可用的集群环境 

所以，其实一套流程下来，就形成了清晰的学习规划，并且在这个过程中你知道每个部分需要掌握哪些知识，这些技能是去实现哪些应用。

正好，基于Hadoop完整的生态体系，以及这样的学习路径，我们设计了一门适合入门，又深入大数据核心技能的课程 ——《Hadoop大数据开发》。

 Hadoop核心技能体系 

课程以目前主流的大数据系统架构为基础，通过“数据采集、清洗、存储处理、提取分析和应用”的全流程。深入浅出Hadoop大数据开发各组件的核心技术、原理和项目实践。

包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎，如HDFS、Mapreduce、HBase、Hive、HUE、Pig、Sqoop、Flume、Zookeeper等。

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课程涉及了一套完善的项目开发流程，帮助你从开始入门，掌握大数据核心技术，并真正上手开始项目实战，获得完整的开发经验。

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