如何成为一名大数据开发工程师？

大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据开发处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟！而互联网的高速发展，也让更多的大中型企业越来越需要大数据开发工程师！

每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。

市场对大数据开发工程师的需求这么大，那对于想从事这一行业的朋友来讲，如何成为一名大数据开发工程师呢？

首先，我们来了解一下，成为一名大数据开发工程师需要学习哪些东西？

1、基础知识：java+linux

学习大数据，只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

2、大数据技术：Hadoop－Hive－Oozie－Web－Flume－Python－Hbase－Kafka－Scala－Spark

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了！

以上这些所需要学习的内容，如果是通过自学的方式去达成，一般人是绝对不行的。只有通过专业的大数据开发培训学校，你才能够在短时间内成功。如果你也想成为一名受人尊重的大数据开发工程师，不妨来北大青鸟长沙科泰教育实地考察一下吧。

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