大数据开发的技术要求有哪些？

大数据开发，是现如今大数据行业当中不可或缺的专业技术人员，通过大数据技术去实现大数据系统、平台、工具等的开发，满足企业大数据的相关需求。而大数据开发，最重要的就是对于大数据开发需要的技术的掌握。

对于很多行外人或者刚开始入行的初级大数据开发人员，看到大数据开发涉及到的相关技术，一堆复杂的专业名词，各种听起来就很难的“架构”等，常常让人望而生畏。但是事实上，当你真正着手去学大数据开发，其实也没有想象中的那么难。

企业对于大数据开发人员的招聘，台数据处理，数据架构的搭建、数据性能的优化，都是必须掌握的技术。对于写代码，需要会Java开发/Linux开发环境；对于数据库，需要会Mysql/MongoDB等，有一定调优经验；对于分布式，Hadoop/Hive/Spark/Storm/HBase等是必须。

举个例子，以Hadoop大数据工程师来说，需要掌握ava编程（分布式）、Linux开发环境、Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn）、HBase（JavaAPI操作）、Hive(查询、函数、视图）、Sqoop&Flume（数据采集）、还有其他如Pig、HUE、HA等。

在Linux和Java基础方面，需要掌握Java基础、虚拟机、多线程；JavaWeb和数据库；Linux基本语法、shell编程；

在Hadoop框架方面，需要掌握HDFS的shell操作（常用命令和参数）；HDFS的Java应用开发（数据采集、存储、文件）；MapReduce编程（规范、运行、调试）；MapReduce计算程序（排序、分区、优化）等。

在Hadoop数据生态方面，需要掌握HBase数据操作（读、写、更新）、基本架构；Hive数据存储与计算（表搭建、分区、查询、函数）；Flume&Sqoop采集、导出系统实现；Pig进行数据处理与数据分析。

对于大数据开发需要的技术，以上我们为大家做了一点小小的分享，在大数据开发的实际工作当中，对于这些技术的应用并非每一样都必须使用，需要根据实际的业务需求来规划和调整，以达到满足大数据业务需求。

（编辑：通辽站长网）

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