大数据和编程,有什么关系

大数据和编程,有什么关系,第1张

Java是一门编程语言,实现同一个需求有上百种编程语言可以完成,Java之于大数据就是一种工具罢了。

大数据就是一个行业,实现同一个需求同样有多种工具可以选择,狭义一点以技术的角度讲,各类框架有Hadoop,spark,storm,flink等,就这类技术生态圈来讲,还有各种中间件如flume,kafka,sqoop等等 ,这些框架以及工具大多数是用Java编写而成,但提供诸如Java,scala,Python,R等各种语言API供编程。

所以,大数据的实习需要用到Java,但是Java并不是大数据。

一般情况下,如果只能解决大数据开发,或者只能使用数据库结构和算法,这些技术是不能成为一名优秀的工程师的。那么如果想要成为大数据开发工程师需要做到什么呢?下面昌平北大青鸟为大家介绍如何成为顶尖的大数据开发工程师。

1、乐于学习

一般工程师通常只在需要某种技能的情况下才开始进行学习。优秀的工程师会对各种知识保持开放的学习状态。

2、务实但不固执

很少有开发人员能够遵守大数据的开发规范,主要是因为大型数据开发规范不是由专业程序开发人员进行编写。但是一定要铭记,北大青鸟工程师的任务是制定解决方案,而不是生产一种展示完美技术的艺术品。

3、真正认识到问题

有很多问题是情绪上的,你必须以剥洋葱的方式对重点进行探讨,不能只依靠搜索引擎和论坛,这样更加浪费时间。因此,IT培训建议找出如何分析问题根源的方法,并对问题有全面认识,通过深入分析和探讨,可以得到相关线索和解决方案。

4、拥有十足的热情

如果对大数据开发的没有兴趣,想要成为顶尖的数据开发人是不可能的。兴趣是最好的老师,拥有兴趣才能让自己走的更远。

5、先思考在行动

大多数数据开发人员都会犯同一个错误,就是在系统分析尚未完成之前,就一直对程序语法进行规划。优秀的开发者在面对问题的时候,电脑培训认为首先就是进行思考、计划和研究,然后再进行行动。

大数据需要的语言

Java

java可以说是大数据最基础的编程语言,据我这些年的经验,我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的(当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的,逆了个天)。

一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算,查询与存储,后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景

二就是java语言本事了,天然的优势,因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等,想要深入学习,填上生产环境中踩到的各种坑,必须得先学会java然后去啃源码。

说到啃源码顺便说一句,开始的时候肯定是会很难,需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解,熟能生巧慢慢来,等你过了这个阶段,习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。

Scala

scala和java很相似都是在jvm运行的语言,在开发过程中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道(后面我会有文章多维度介绍它们),它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。

Python和Shell

shell应该不用过多的介绍非常的常用,属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。

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