計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)主要是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、計(jì)算、統(tǒng)計(jì)、分析。那么計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)是學(xué)什么的？從事計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)行業(yè)需要學(xué)習(xí)Java編程技術(shù)、Linux命令、Hive、Hadoop、Avro與Protobuf、ZooKeeper、HBase、phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark15、Azkaban等內(nèi)容。

　　1.Java編程技術(shù)

　　Java編程技術(shù)是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。Java是一種強(qiáng)類型語(yǔ)言，具有極高的跨平臺(tái)能力 可以編寫(xiě)桌面應(yīng)用程序、Web應(yīng)用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序等，是大數(shù)據(jù)工程師最喜歡的編程工具，因此，要想學(xué)好大數(shù)據(jù)，掌握J(rèn)ava基礎(chǔ)是必不可少的。

　　2.Linux命令

　　大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)通常在Linux環(huán)境下進(jìn)行。與Linux操作系統(tǒng)相比，Windows操作系統(tǒng)是一個(gè)封閉的操作系統(tǒng)，開(kāi)源的大數(shù)據(jù)軟件非常有限。因此，如果你想從事大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)相關(guān)的工作，你需要掌握Linux的基本操作命令。

　　3.Hadoop

　　Hadoop是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的重要框架，核心是HDFS和MapReduce。HDFS為海量數(shù)據(jù)提供存儲(chǔ)，MapReduce為海量數(shù)據(jù)提供計(jì)算。因此，需要掌握。此外，還需要掌握Hadoop集群，Hadoop集群管理，YARN和Hadoop高級(jí)管理等相關(guān)技術(shù)和操作。

　　4.Hive

　　Hive是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具。它可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件映射成數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供簡(jiǎn)單的SQL查詢功能?？梢詫QL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行操作，非常適用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)于Hive，您需要掌握它的安裝、應(yīng)用和高級(jí)操作。

　　5.Avro 和 Protobuf

　　Avro和Protobuf都是數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，可以提供豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型，非常適合數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，還可以不同語(yǔ)言相互通信。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，需要掌握它的具體用法。

　　6.ZooKeeper

　　ZooKeeper是 Hadoop 和 Hbase 的重要組成部分。它是一種為分布式應(yīng)用程序提供一致服務(wù)的軟件。提供的功能包括：配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組件服務(wù)等。在大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中，必須掌握Z(yǔ)ooKeeper如何實(shí)現(xiàn)常用命令和功能。

　　7.數(shù)據(jù)庫(kù)

　　HBase 是一個(gè)分布式的、面向列的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，不同于一般的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，更適用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)。它是一種高可靠、高性能、面向列、可擴(kuò)展的分布式存儲(chǔ)。系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要掌握HBase基礎(chǔ)知識(shí)、應(yīng)用、架構(gòu)和高級(jí)用法等。

　　8.Phoenix

　　Phoenix是一個(gè)基于JDBC API用Java編寫(xiě)的運(yùn)行HBase的開(kāi)源SQL引擎，具有動(dòng)態(tài)列、哈希加載、查詢服務(wù)器、跟蹤、事務(wù)、用戶自定義函數(shù)、二級(jí)索引、命名空間映射、數(shù)據(jù)收集、行時(shí)間戳列、分頁(yè)查詢、跳轉(zhuǎn)查詢、視圖和多租戶特性，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要掌握其原理和使用方法。

　　9.Redis

　　Redis 是一個(gè)鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)，它的出現(xiàn)很大程度上彌補(bǔ)了memcached等key/value存儲(chǔ)的不足。在某些場(chǎng)合，它可以起到很好的補(bǔ)充關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的作用。提供了Java、C/C++、C#、PHP、JavaScript、Perl、Object-C、Python、Ruby、Erlang等客戶端，使用起來(lái)非常方便。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要掌握Redis的安裝、配置及相關(guān)使用。

　　10.Flume

　　Flume是一個(gè)高可用、高可靠、分布式的海量日志收集、聚合、傳輸系統(tǒng)。Flume支持在日志系統(tǒng)中自定義各種數(shù)據(jù)發(fā)送器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；同時(shí)，F(xiàn)lume提供簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理，以及向各種數(shù)據(jù)接收者寫(xiě)入的能力(可定制)。 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要掌握其安裝、配置及相關(guān)使用方法。

　　11.SSM

　　SSM框架是Spring、SpringMVC、MyBatis三個(gè)開(kāi)源框架的集成，常被用作數(shù)據(jù)源比較簡(jiǎn)單的web項(xiàng)目的框架。 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis這三個(gè)框架，然后使用SSM進(jìn)行集成操作。

　　12.Kafka

　　Kafka 是一個(gè)高吞吐量的分布式發(fā)布-訂閱消息系統(tǒng)。它在大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用中的目的是通過(guò)Hadoop的并行加載機(jī)制統(tǒng)一在線和離線消息處理，通過(guò)集群提供實(shí)時(shí)消息。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要掌握Kafka架構(gòu)的原理，各組件的作用和用法以及相關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)。

　　13.Scala

　　Scala 是一種多范式編程語(yǔ)言。Spark是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的重要框架，它是用Scala語(yǔ)言設(shè)計(jì)的。想要學(xué)好Spark框架，必須要有Scala基礎(chǔ)。因此，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要掌握Scala編程基礎(chǔ)。

　　14.Spark

　　Spark 是一種快速的通用計(jì)算引擎，專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)。它為管理各種數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理需求提供了一個(gè)全面統(tǒng)一的框架。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要掌握Spark基礎(chǔ)、SparkJob、Spark RDD、Spark作業(yè)部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內(nèi)存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming、Spark ML。

　　15.Azkaban

　　Azkaban 是一個(gè)批處理工作流任務(wù)調(diào)度程序，可用于在工作流中以特定順序運(yùn)行一組作業(yè)和流程。Azkaban可以用來(lái)完成大數(shù)據(jù)的任務(wù)調(diào)度。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要掌握Azkaban的相關(guān)配置和語(yǔ)法規(guī)則。

　　了解了計(jì)算機(jī)大數(shù)據(jù)是學(xué)什么的之后，接下來(lái)就要進(jìn)入學(xué)習(xí)階段了。大數(shù)據(jù)行業(yè)需要掌握的內(nèi)繁而雜，對(duì)于0基礎(chǔ)學(xué)員來(lái)說(shuō)，選擇靠譜的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)是一個(gè)成功率較高的選擇。對(duì)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)感興趣的同學(xué)可以關(guān)注下千鋒教育，還可以免費(fèi)申請(qǐng)兩周試聽(tīng)課程，咨詢?cè)诰€名師了解詳情喲！