如何学习大数据基础知识？大数据开发岗位有哪些要求？

随着当今大数据的快速发展，行业对大数据人才的需求持续增长，但与此同时，由于对大数据发展的乐观趋势，越来越多的人希望进入该行业，因此面临着就业竞争 行业也越来越大。那么如何学习大数据基础知识？大数据开发岗位有哪些要求？下文总结了学习大数据基础知识的4个方法，以及3个岗位介绍。需要注意的是，大数据要学习的知识还有很多，这里只是其中一部分。

　　如何学习大数据基础知识？

　　1、学习大数据首先要学习Java基础

怎样进行大数据学习的快速入门？学大数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop，还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础。因此，如果想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的。

　　2、学习大数据必须学习大数据核心知识

Hadoop生态系统；HDFS技术；HBASE技术；Sqoop使用流程；数据仓库工具HIVE；大数据离线分析Spark、Python语言；数据实时分析Storm；消息订阅分发系统Kafka等。

如果把大数据比作容器，那么这个容器的容量无限大，什么都能往里装，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据还和人工智能、云计算和机器学习有着千丝万缕的关系，大数据海量数据存储要高扩展就离不开云计算，大数据计算分析采用传统的机器学习、数据挖掘技术会比较慢，需要做并行计算和分布式计算扩展。

　　3、学习大数据需要具备的能力

数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

编程语言，对于想学大数据的同学，至少需要具备一门编程语言，比如SQL、hadoop、hive查询、Python等均可。

　　4、学习大数据可以应用的领域

大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代，这不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。

　　大数据开发岗位有哪些要求？

　　1、大数据研发工程师

该职位主要进行大数据平台上的应用开发，属于应用层开发。

　　基本工作要求：

有扎实的计算机理论基础；熟练Java、Python服务端编程，有良好的编码习惯；深入理解MapReduce，熟练使用Storm、Hadoop、Spark，并阅读部分源码；熟练使用HDFS、Hbase、Kafka、ElasticSearch、Solr；深入理解Lucene，ElasticSearch，Solr等。

　　2、大数据平台开发工程师

该职位要求胜任大数据平台的框架方面的修改工作，需要有非常丰富的开源平台框架经验。

　　基本工作要求：

扎实的数据结构及算法功底，优秀的工程实现能力；熟悉Linux开发环境，精通C/C++、Java；有storm/hadoop/spark/kafka/hbase等开源框架经验；有机器学习知识背景。

　　3、大数据架构师

该职位需要有非常丰富的工作经验，并对大数据平台有非常深入的了解，能够进行平台构建等相关开发。

　　基本工作要求：

扎实的Java基础知识，5年以上的Java Spring研发和大型系统架构经验，熟悉分布式系统的设计和应用，熟悉大数据领域的开源产品，清楚原理和机制；熟悉Hadoop/Hbase/MYSQL等数据存储产品使用和特性；有基于Kylin或Greenplum等平台应用研发经验。

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