Ⅰ 大數據和大數據開發有什麼區別
大數據指純粹的大量數據；大數據開發指從大量數據中找到有用的信息加以開發利用。
Ⅱ 大數據其實就是寫sql嗎
大數據產業上游是基礎支撐層，主要包括網路設備、計算機設備、存儲設備等硬體供應，此外，相關雲計算資源管理平台、大數據平台建設也屬於產業鏈上游;
大數據產業中游立足海量數據資源，圍繞各類應用和市場需求，提供輔助性的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全，以及基於數據的IT運維等;
大數據產業下游則是大數據應用市場，隨著我國大數據研究技術水平的不斷提升，目前，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。
Ⅲ 從事大數據工程師要學會哪些語言
1、Java基礎
90%以上的大數據框架都使用Java開發語言，所以要想學習大數據技術，首先要掌握Java的基本語法和JavaEE的相關知識。
2、MySQL資料庫
這是學習大數據的必備知識之一。數據的操作語言是SQL，所以很多工具的開發目標都是在Hadoop上使用SQL。
3、Linux系統
大數據的框架安裝在Linux操作系統上，掌握Linux相關知識也是學習大數據的基礎知識。
Ⅳ 大數據開發需要學什麼基礎掌握什麼技能
【導讀】大家都知道，近幾年大數據發展的特別的火，很多人報班學習大數據，做起了大數據工程師，那麼你知道大數據開發需要學什麼基礎?掌握什麼技能嗎?學習大數據要學習那個方向呢?下面我們就來具體的了解一下吧!
只需要學習Java的標准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術在大數據技術里用到的並不多，只需要了解就可以了，當然Java怎麼連接資料庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。
有同學說Hibernate或Mybites也能連接資料庫啊，為什麼不學習一下，我這里不是說學這些不好，而是說學這些可能會用你很多時間，到最後工作中也不常用，我還沒看到誰做大數據處理用到這兩個東西的，當然你的精力很充足的話，可以學學Hibernate或Mybites的原理，不要只學API，這樣可以增加你對Java操作資料庫的理解，因為這兩個技術的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。
通用的技能：除了具備基礎的Sql能力以外，包括會用傳統的Mysql、Oracle這種傳統資料庫，而且要會用Hive、Hbase這些基於分布式的資料庫;當然Java編程能力是不可少的，其他方面的諸如Maprece和Spark也會就更好了。
會用集群，集群除了問題有一定解決集群問題的能力。數倉開發：要會數倉建模，維表、事實表、主題表、星型模型、雪花模型等等，要對業務非常熟悉，有全局觀，才能建好數據倉庫。
數據開發：數據開發有離線開發和實時開發，這種更偏向後端開發，類似java有需求就開發，加上平時對程序維護。
數據分析：這個要求sql功底強，如果能用python對數據分析那會更好了。要會用sqoop和kettle等這些常用的ETL工具，會用報表系統。
以上就是小編今天給大家整理發布的關於「大數據開發需要學什麼基礎?掌握什麼技能??」的相關內容，希望對大家有所幫助。更多關於零基礎學大數據的相關內容，關注小編，持續更新。
Ⅳ 要成為一名大數據開發工程師必備哪些技能
首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
大數據
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
Ⅵ 大數據開發怎麼學習
Java
大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學習大數據要學習那個方向呢？只需要學習Java的標准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術在大數據技術里用到的並不多，只需要了解就可以了，當然Java怎麼連接資料庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。
Linux
因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。
Hadoop
這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
YARN
是體現Hadoop平台概念的重要組件有了它大數據生態體系的其它軟體就能在hadoop上運行了，這樣就能更好的利用HDFS大存儲的優勢和節省更多的資源比如我們就不用再單獨建一個spark的集群了，讓它直接跑在現有的hadoop yarn上面就可以了。
Zookeeper
這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql
我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那？你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop
這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。Hive這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那？它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie
既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。
Hbase
這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka
這是個比較好用的隊列工具當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方（比如Kafka）的。
Spark
它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
Ⅶ 從事大數據開發需要具備哪些技能
大數據開發一般要具備編程能力，就我從業3年多經驗來看，有編程能力會獲得更好的發展。
大數據開發一般有數倉開發、數據分析、數據開發三大類，每類要求的技能是不一樣的。但是都有很多共通的技能。
通用的技能：除了具備基礎的Sql能力以外，包括會用傳統的Mysql、Oracle這種傳統資料庫，而且要會用Hive、Hbase這些基於分布式的資料庫；當然Java編程能力是不可少的，其他方面的諸如Maprece和Spark也會就更好了。會用集群，集群除了問題有一定解決集群問題的能力。
數倉開發：要會數倉建模，維表、事實表、主題表、星型模型、雪花模型等等，要對業務非常熟悉，有全局觀，才能建好數據倉庫。
數據開發：數據開發有離線開發和實時開發，這種更偏向後端開發，類似java有需求就開發，加上平時對程序維護。
數據分析：這個要求sql功底強，如果能用python對數據分析那會更好了。要會用sqoop和kettle等這些常用的ETL工具，會用報表系統。
當然，如果你想學習，可以深入學習更多的東西。畢竟在平時開發的過程中，尤其是小公司分工不明確的情況下，這些技能或多或少都需要我們掌握的。就是一個人可以當幾個人用，類似全棧工程師。
Ⅷ 只會sql能做大數據嗎
只會sql能做大數據。大數據應用開發崗位需要的知識結構包括大數據平台體系結構、編程語言、資料庫NoSQL、演算法設計等內容可見在大數據應用開發崗位需要掌握SQL，NoSQL的意思是NotonlySQL，不僅僅是SQL，不是說不需要SQL。對於應用程序開發人員來說掌握SQL是基本的要求。
sql數據分析
在數據分析過程中，數據預處理是最重要也最復雜的環節。懂得SQL編程語句的專業人員能夠在數據分析過程中做相應的處理工作，包括數據連接、過濾屬性構造、分類匯總、去重排序等等。但現在即使不會做SQL，也可以應用超級數據處理運算元功能幫助普通人員在無需掌握SQL語句的前提下，通過可視化操作無需編碼就可以進行數據處理大大提高數據處理的效率。
Ⅸ 大數據開發是不是很難學沒有基礎可不可以學習呢
如今大數據人才緊缺，不少人都想通過培訓進入到大數據行業，那麼同時也會問，大數據培訓難不難學？零基礎能不能學大數據？大數據培訓難不難，還是得看個人堅持學習的毅力。零基礎參加大數據培訓當然是沒問題的了，目前許多大數據培訓機構都開設了零基礎培訓班。也算是針對廣大零基礎的學員一種福利。
零基礎學習大數據是不是很難？
在這個人才緊缺的時代，能夠把握時間，找准方向，快速的融入到這一行，肯定不是那麼容易的事情，因為你各個環節上都得深思熟慮一番，才能開始去行動，比如你正在猶豫要不要轉行；好不容易決定之後又在猶豫選擇哪家機構；哪裡有零基礎授課的培訓機構等等問題撲面而來。
當零經驗進入時，肯定需要工作技巧、行業背景知識等多方面的輸入，如果溝通能力強，可以很好的把人際關系維護好的話，會更容易得到支持。
零基礎的學習大數據開發之後，得具備那些東西？
理論+思路+工具+實踐
理論：簡單的數理統計原理，請熟悉。一開始不必了解太高深，知道抽樣的原理，常見統計方法即可。隨著工作和業務的需求，進一步有針對性的深入學習。
思路：這個是比較重要的，也是需要逐漸培養的，什麼情況應該有什麼方法做統計分析？希望通過分析得到什麼結論？
工具：excel的常用統計公式，統計方法需要了解。大量數據的可以考慮學習下spss，再高階可以用R等等。
實踐：這是最重要的，可以嘗試從身邊的一些日常案例入手，培養自己的洞察力。
補充一點：要以此為職業，建議認真研讀這類崗位的招聘需求，文章很多，已經明確告知了你需要哪些能力，可以把自己當作是已經在職的人員思考，如果我來做這個業務，應該怎麼去做。