大数据开发都须要掌握哪些编程语言
当前正处在大数据时代背景下，大数据技术目前也正处在落地应用的初期，将来大数据的发展空间仍是比较大的，因此学习大数据相关技术是个不错的选择。web
大数据编程语言的选择要根据具体的工做岗位来进行，目前大数据领域的工做岗位包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，除了大数据平台研发以外，其余岗位的人才需求量仍是比较大的，尤为是大数据分析岗位。sql
大数据应用开发岗位比较常见的编程语言包括Java、Python、Scala等，Java和Python是Hadoop平台比较常见的编程语言，而在Spark平台下，每每更多的选择是Scala语言。从应用的广泛性和功能性来讲，在Hadoop平台下比较推荐采用Java语言，在Spark平台下比较推荐采用Scala语言。Java语言的生态比较健全，并且性能稳定，因此采用Java语言会下降必定的开发风险。数据库
大数据分析岗位比较常见的编程语言包括Python、R、Julia、Matlab、GO等语言，其中Python和R语言是比较常见的选择。Python语言随着大数据的发展，在近几年上升势头很是明显，在最新的TIOBE语言排行榜上已经排到了第三位，这是一个很是不错的成绩。Python语言语法简单、扩展性强、调整方便，并且Python语言自身具有强大的库支持（Numpy、Scipy、Matplotlib等），在进行数据分析时很是方便。编程
另外，Python语言也是大数据运维岗位比较常见的选择，从这个角度来看，Python语言是大数据从业人员应该掌握的重点语言。服务器
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数据结构
大数据开发就业6大热门方向架构
大数据技术专业能够从事的工做有哪些?常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等等。框架
人才主要分红三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。运维
热门岗位有：编程语言
1.大数据系统架构师
2.大数据系统分析师
3.大数据开发工程师
4.数据分析师
5.数据挖掘工程师
6.大数据可视化工程师
大数据开发这块年龄影响比较小，在大数据行业内生存的时间越久，其经验也会越获得确定。面对如此光明而诱人的前景，有远见的人，早已给本身安排了后路。
转行大数据须要学习的知识点
一、Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，能够编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，所以，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。
二、Linux命令
对于大数据开发一般是在Linux环境下进行的，相比Linux操做系统，Windows操做系统是封闭的操做系统，开源的大数据软件很受限制，所以，想从事大数据开发相关工做，还需掌握Linux基础操做命令。
三、Hadoop
Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，所以，须要重点掌握，除此以外，还须要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操做!
四、Avro与Protobuf
Avro与Protobuf均是数据序列化系统，能够提供丰富的数据结构类型，十分适合作数据存储，还可进行不一样语言之间相互通讯的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。
五、Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，能够将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操做等。
六、HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不一样于通常的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
七、Redis
Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合能够对关系数据库起到很好的补充做用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，Java，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
八、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的经常使用命令及功能的实现方法。
九、Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各种数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各类数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
十、Azkaban
Azkaban是一个批量工做流任务调度器，可用于在一个工做流内以一个特定的顺序运行一组工做和流程，能够利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。
十一、SSM
SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常做为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操做。
十二、Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是经过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了经过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的做用和使用方法及相关功能的实现。
1三、Python与数据分析
Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用普遍，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，所以，大数据开发需学习必定的Python知识。
1四、phoenix
phoenix是用Java编写的基于JDBC API操做HBase的开源SQL引擎，其具备动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。
1五、Scala
Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，所以，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!
1六、Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各类不一样性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。
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