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。

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。

对标岗位：Hive开发工程师、Hadoop开发工程师

延伸岗位：大数据分析师，大数据开发工程师，大数据项目/产品经理

轻松上手大数据开发 

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。

课程中有非常完善的课后资料，涵盖知识点、笔记、源码、拓展材料等重要的学习资源，减少你收集资料的时间，提升学习效率。

全流程案例，手把手写代码 

课程中每个部分都涉及到具体的实践案例，并且有详细的代码过程，让你轻松复现项目案例，完成从理论到实践的跃迁。

你能够掌握哪些技能 

01 . 掌握Hadoop生态体系全方位技能，并能够 构建大数据分布式系统 ；

02 . 利用HDFS和MapReduce 构建分布式文件系统 ，实现大规模数据存储与计算；

03 . 使用NoSQL数据库HBase，在普通PC Service 搭建起大规模结构化存储集群 ；

04 . 利用Sqoop和Flume实现大规模数据的 高速采集、处理、聚合与传输 ；

05 . 熟练使用 分布式查询 引擎Hive，并通过Pig平台 分析大规模数据 ；

06 . 掌握HUE及Zookeeper，对整个大数据系统进行 管理和调度  ；

………………

【课程信息】

「 课程名称 」

《Hadoop大数据开发》

「 学习周期 」

课程有效期6个月，可通过积分延长至一年

「 上课形式 」

录播课程，可随时开始上课，反复观看

「 面向人群 」

有一定Java基础，了解Linux的初级技术

「 答疑形式 」

班主任全程学习监督，学习群老师即时答疑

「 课程资料 」

重点笔记、操作详解、参考代码、课后拓展

这样一门课程，旨在为更多想成为Hadoop架构师，Hive开发工程师，或者单纯需要学习大数据技术以解决企业级问题的人员提供更全面的知识结构、以及性价比更高的学习选择。

入门大数据，独立搭建一套完整的大数据架构，只需要这一门课足够。

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