大数据的学习方向

来源：南昌达内IT教育培训学校时间：2019/12/18 9:44:26

在大数据的世界里面主要有三个学习方向，大数据开发师、大数据运维师、大数据架构师。

什么是大数据开发师？

围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。

深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。

什么是大数据运维师？

了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn；具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。

熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。

熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。

通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构，从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控，增加大数据业务应用的安全性、响应及扩展能力！

什么是大数据架构师？

围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。

深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。

尊重原创文章，转载请注明出处与链接：http://www.peixun360.com/1810/news/129579/违者必究！ 以上就是南昌达内IT教育培训学校 小编为您整理 大数据的学习方向的全部内容。