大数据作为新兴技术领域，对专业技术的要求是入行发展的基础，大数据开发、运维、分析等等环节当中，都需要专业的技术人才来支持，不同的岗位也要求不同的专业技能，以及技术深度。今天的大数据初级入门分享，我们来聊聊大数据开发技能要求。

大数据行业入门的一个重要岗位就是技术开发类岗位，这是企业当中存在普遍需求的岗位。

大数据开发岗简介

大数据开发通常有两层含义，一层是进行大数据平台自身的开发，这属于研发级开发任务，比如大数据平台Hadoop就是采用Java语言开发的。整个大数据开发还涉及到一系列产品，包括HBase、Hive、Avro、Zookeeper、Pig、Mahout、Cassandra等，开发这些产品也需要专业技术人员。

大数据开发的另一层，则是大数据建设、治理、应用开发，主要任务是借助大数据平台搭建自己的大数据应用架构、计算框架和数据模型，这也是现阶段大数据开发岗位需求比较大的一个方向。

大数据开发岗技能要求

大数据初级入门，首先需要对基于大数据平台的技术和工具有初步的了解。

包括大数据编程语言，Linux平台上的JAVA语言和Python、Shell任意一种脚本语言；大数据相关的数据库，包括5种类型的NoSQL数据库，要掌握其存储原理和应用场景，以及大型核心系统大数据架构等。

当然，*核心的还是大数据相关框架和组件的学习，Hadoop(HDFS、YARN)、Hive、Spark、Storm、Zookeeper、Kafka等，要弄明白其原理和应用场景，以及大数据处理、解析分析、数据可视化工具。

大数据技术生态

目前来说，大数据技术生态形成了以开源为主导、多种技术和架构并存的现状。

在数据采集与传输领域，Sqoop、Flume、Kafka等一系列开源技术，兼顾离线和实时数据的采集和传输。

在存储层，HDFS已经成为了大数据磁盘存储的事实标准，针对关系型以外的数据模型，开源社区形成了K-V（key-value）、列式、文档、图4类NoSQL数据库体系，HBase、Cassandra、MongoDB、Neo4j、Redis等数据库百花齐放。

资源调度方面，Yarn独领风骚，Mesos也有一定发展潜力。

计算处理引擎方面，主流框架包括MapReduce、Spark、Flink、Storm等，慢慢覆盖了离线批量计算、实时计算、流计算等场景。

在数据查询和分析领域，形成了丰富的SQL on Hadoop的解决方案，Hive、Impala、Presto、Drill等技术与传统的大规模并行处理数据库竞争激烈。

关于大数据初级入门，大数据开发技能要求，以上就为大家做了简单的介绍了。大数据要入门，对于主流的技术框架都要做到有所了解，而后逐步深入，技术深度决定了作为大数据开发人员的长远发展。

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