大數(shù)據(jù)作為時(shí)下火熱的詞匯，隨之而來的數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)利用逐漸成為行業(yè)人士爭(zhēng)相追捧的利潤(rùn)焦點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)開發(fā)也應(yīng)運(yùn)而生。那么，大數(shù)據(jù)開發(fā)需要學(xué)習(xí)哪些技術(shù)?學(xué)習(xí)路線圖如下：

階段一：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)——java語(yǔ)言基礎(chǔ)方面

(1)Java語(yǔ)言基礎(chǔ)

　　包括Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語(yǔ)言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對(duì)象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類等

(2) HTML、CSS與JavaScript

　　包括PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁(yè)面布局、原生JavaScript交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用等。

(3)JavaWeb和數(shù)據(jù)庫(kù)

　　包括數(shù)據(jù)庫(kù)、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕等。

階段二：Linux&Hadoop生態(tài)體系

　　包括Linux體系、Hadoop離線計(jì)算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架等。

階段三：分布式計(jì)算框架和Spark&Strom生態(tài)體系

(1)分布式計(jì)算框架

       包括Python編程語(yǔ)言、Scala編程語(yǔ)言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX 圖計(jì)算等。

(2)storm技術(shù)架構(gòu)體系

　　包括Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實(shí)戰(zhàn)一：日志告警系統(tǒng)項(xiàng)目、實(shí)戰(zhàn)二：猜你喜歡推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)等。

階段四、大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(一線公司真實(shí)項(xiàng)目)

　　數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用等

階段五、大數(shù)據(jù)分析 —AI(人工智能)

　　Data Analyze工作環(huán)境準(zhǔn)備&數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、Python機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別&神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理&社交網(wǎng)絡(luò)處理、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：戶外設(shè)備識(shí)別分析等。

以上便是大數(shù)據(jù)開發(fā)需要學(xué)習(xí)的技術(shù)，希望對(duì)你有所幫助。