一、大數據基礎階段

　　大數據基礎階段需掌握的技術有：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis以及hadoop  mapreduce hdfs yarn等。

　　1、Linux命令

　　對于大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟件很受限制，因此，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令

　　2、 Redis

　　Redis是一個key-value存儲系統，其出現很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關系數據庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數據開發需掌握Redis的安裝、配置及相關使用方法。

　　二、大數據存儲階段

　　大數據存儲階段需掌握的技術有：hbase、hive、sqoop等。

　　1、HBase

　　HBase是一個分布式的、面向列的開源數據庫，它不同于一般的關系數據庫，更適合于非結構化數據存儲的數據庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

　　2、Hive

　　Hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對于Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

　　三、大數據架構設計階段

　　大數據架構設計階段需掌握的技術有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。

　　1、Kafka

　　Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，其在大數據開發應用上的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數據開發需掌握Kafka架構原理及各組件的作用和使用方法及相關功能的實現!

　　2、Flume

　　Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸的系統，Flume支持在日志系統中定制各類數據發送方，用于收集數據;同時，Flume提供對數據進行簡單處理，并寫到各種數據接受方(可定制)的能力。大數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。

　　3、ZooKeeper

　　ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。

　　四、大數據實時計算階段

　　大數據實時計算階段需掌握的技術有：Mahout、Spark、storm。

　　1、Spark

　　Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統一的框架用于管理各種不同性質的數據集和數據源的大數據處理的需求，大數據開發需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark  RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark  Streaming以及Spark ML等相關知識。

　　2、storm

　　Storm為分布式實時計算提供了一組通用原語，可被用于“流處理”之中，實時處理消息并更新數據庫。這是管理隊列及工作者集群的另一種方式。Storm可以方便地在一個計算機集群中編寫與擴展復雜的實時計算，Storm用于實時處理，就好比  Hadoop 用于批處理。Storm保證每個消息都會得到處理，而且它很快——在一個小集群中，每秒可以處理數以百萬計的消息。

　　五、大數據數據采集階段

　　大數據數據采集階段需掌握的技術有：Python、Scala。

　　1、Python與大數據分析

　　Python是面向對象的編程語言，擁有豐富的庫，使用簡單，應用廣泛，在大數據領域也有所應用，主要可用于數據采集、數據分析以及數據可視化等，因此，大數據開發需學習一定的Python知識。

　　2、Scala

　　Scala是一門多范式的編程語言，大數據開發重要框架Spark是采用Scala語言設計的，想要學好Spark框架，擁有Scala基礎是必不可少的，因此，大數據開發需掌握Scala編程基礎知識!

　　以上只是一些簡單的大數據核心技術總結，比較零散，想要學習大數據的同學，還是要按照一定的技術路線圖學習!

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