年薪百万的大数据工程师需要会什么

来源：南宁达内大数据培训教育机构时间：2023/12/5 11:19:41

　　计算机大数据主要是对大数据进行存储、计算、统计、分析。那么计算机大数据是学什么的？从事计算机大数据行业需要学习Java编程技术、Linux命令、Hive、Hadoop、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark15、Azkaban等内容。

　　计算机大数据是学什么的
　　1.Java编程技术
　　Java编程技术是大数据学习的基础。Java是一种强类型语言，具有极高的跨平台能力可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师zui喜欢的编程工具，因此，要想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。
　　2.Linux命令
　　大数据的开发通常在Linux环境下进行。与Linux操作系统相比，Windows操作系统是一个封闭的操作系统，开源的大数据软件非常有限。因此，如果你想从事大数据开发相关的工作，你需要掌握Linux的基本操作命令。
　　3.Hadoop
　　Hadoop是大数据开发的重要框架，核心是HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供存储，MapReduce为海量数据提供计算。因此，需要掌握。此外，还需要掌握Hadoop集群，Hadoop集群管理，YARN和Hadoop管理等相关技术和操作。
　　4.Hive
　　Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具。它可以将结构化数据文件映射成数据库表，并提供简单的SQL查询功能。可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行操作，非常适用于数据仓库的统计分析。对于Hive，您需要掌握它的安装、应用和操作。
　　5.Avro和Protobuf
　　Avro和Protobuf都是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，非常适合数据存储，还可以不同语言相互通信。学习大数据，需要掌握它的具体用法。
　　6.ZooKeeper
　　ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组成部分。它是一种为分布式应用程序提供一致服务的软件。提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等。在大数据开发中，必须掌握ZooKeeper如何实现常用命令和功能。
　　7.数据库
　　HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，不同于一般的关系型数据库，更适用于非结构化数据存储的数据库。它是一种高可靠、高性能、面向列、可扩展的分布式存储。系统、大数据开发需要掌握HBase基础知识、应用、架构和用法等。
　　8.Phoenix
　　Phoenix是一个基于JDBC API用Java编写的运行HBase的开源SQL引擎，具有动态列、哈希加载、查询服务器、跟踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳转查询、视图和多租户特性，大数据开发需要掌握其原理和使用方法。
　　9.Redis
　　Redis是一个键值存储系统，它的出现很大程度上弥补了memcached等key/value存储的不足。在某些场合，它可以起到很好的补充关系数据库的作用。提供了Java、C/C++、C#、PHP、JavaScript、Perl、Object-C、Python、Ruby、Erlang等客户端，使用起来非常方便。大数据开发需要掌握Redis的安装、配置及相关使用。
　　10.Flume
　　Flume是一个高可用、高可靠、分布式的海量日志收集、聚合、传输系统。Flume支持在日志系统中自定义各种数据发送器进行数据采集；同时，Flume提供简单的数据处理，以及向各种数据接收者写入的能力(可定制)。大数据开发需要掌握其安装、配置及相关使用方法。
　　11.SSM
　　SSM框架是Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架的集成，常被用作数据源比较简单的web项目的框架。大数据开发需要分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis这三个框架，然后使用SSM进行集成操作。
　　12.Kafka
　　Kafka是一个高吞吐量的分布式发布-订阅消息系统。它在大数据开发和应用中的目的是通过Hadoop的并行加载机制统一在线和离线消息处理，通过集群提供实时消息。大数据开发需要掌握Kafka架构的原理，各组件的作用和用法以及相关功能的实现。
　　13.Scala
　　Scala是一种多范式编程语言。Spark是大数据开发的重要框架，它是用Scala语言设计的。想要学好Spark框架，必须要有Scala基础。因此，大数据开发需要掌握Scala编程基础。
　　14.Spark
　　Spark是一种的通用计算引擎，专为大规模数据处理而设计。它为管理各种数据集和数据源的大数据处理需求提供了一个全面统一的框架。大数据开发需要掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、Spark作业部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming、Spark ML。
　　15.Azkaban
　　Azkaban是一个批处理工作流任务调度程序，可用于在工作流中以特定顺序运行一组作业和流程。Azkaban可以用来完成大数据的任务调度。大数据开发需要掌握Azkaban的相关配置和语法规则。

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