大数据开发工程师要学习哪些课程

大数据工程师要学什么课程？没接触过大数据的人也许不知道大数据工程师是什么，更别说知道大数据工程师要学什么课程了。我们先来说下大数据工程师是做什么的吧。是负责公司互联网数据分析的一个职位，对数据库进行开发和(或)维护，需要具备超强的逻辑思维，精通各种语言，需要有相当好的毅力和耐心。

光环大数据的大数据培训课程分为如下几个阶段：

第一阶段：java核心学习

学习内容：Java核心内容

学习目标：掌握数据类型与运算符，数组、类与对象；掌握IO流与反射、多线程、JDBC。

完成目标：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。

第二阶段: JavaEE课程大纲

学习内容：JavaEE核心内容

学习目标：Mysql数据基础知识，Jdbc 基础概念和 *** 作掌握HTML和CSS语法、Java核心语法

完成目标：京东电商网站项目、2048小游戏。

第三阶段：Linux精讲

学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed

学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可大网站并发访问量，保证服务不间断

完成目标：Linux环境搭建、shell脚本小游戏 贪吃蛇。

第四阶段：Hadoop生态体系

学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie

学习目标：掌握HDFS原理、 *** 作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。

完成目标：微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析

第五阶段：Storm实时开发

学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据

学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。

完成目标：实时处理新数据和更新数据库，处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。

一般在拼接查询条件时用

where 之后的条件全部拼接的话

where (1=1)

这后都可以写成

and a = 'a'

and c = '2'

即使一个条件都没，也不至于只剩下一个where而报错。

还有就是注入，如果写 or (1=1),那所有的查询条件都没用了，显示全部数据。

IT时代逐渐开始向大数据DT时代迈进，很多企业和个人纷纷开始向大数据靠拢，希望在岗起步的道路上能占有一个属于自己的数据空间，迎接以后更激烈的竞争环境。企业向大数据靠拢的方法就是招揽一些大数据方面的人才，而个人向大数据靠拢的方式就是去学习大数据。想学习大数据的人越来越多，但是，大数据到底学的课程是什么呢？大数据学习的知识点都有哪些呢？下面给大家好好普及一下，这样学起来才会有的放矢。

首先我们要了解Java语言和Linux *** 作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础

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。

好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。

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。

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的排队买票你知道不数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以 *** 作它，因为它们都是用JVM的。

很难。

万维里面都是针对历年真题来出题的，是比较难的题型。

安徽数学万维精讲本构建庞大数据库，含真题分析万余套，独具全国视野，结合本省命题趋势。备考更具前瞻性。

第一阶段 公共课程

软件技术基础、计算机基础和商务办公

Photoshop图像处理技法

HTML和CSS开发站点+阶段顶目实训

第三阶段 后台开发

C#高级技术精讲

NET平台的软件系统分层开发

python 网络爬虫

机器学习算法概述

Java面向对象编程

jQuery网页交互特效

JSP/Servlet开发WEB技术

阶段顶目实训

第二阶段 编程基础

JAVA技术精讲、C#技术精讲+ADONET+贯穿案例

Sqlserver数据库基础+MySQL数据库

WinForms桌面应用程序开发

python 语法基础、阶段顶目实训

第四阶段 框架开发

Oracle数据库

Hibernate + MyBatis 对象关系映射框架精讲

Struts2基于MVC设计模式的Web应用框架精讲

Spring 框架企业级应用

以MVC模式为基础的ASPNET Web应用程序框架精讲

python 人工智能数据分析

python 机器深入学习、阶段项目实训、毕业项目实战

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