一、大數(shù)據(jù)基礎階段

　　大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進行的，相比Linux操作系統(tǒng)，Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng)，開源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制，因此，想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)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(tǒng)，其出現(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Redis的安裝、配置及相關使用方法。

　　二、大數(shù)據(jù)存儲階段

　　大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫，它不同于一般的關系數(shù)據(jù)庫，更適合于非結構化數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)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(tǒng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)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(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結構化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。對于Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

　　三、大數(shù)據(jù)架構設計階段

　　大數(shù)據(jù)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(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，其在大數(shù)據(jù)開發(fā)應用上的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統(tǒng)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(shù)據(jù)開發(fā)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(xiàn)!

　　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?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù);同時，F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(可定制)的能力。大數(shù)據(jù)開發(fā)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(shù)據(jù)開發(fā)中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現(xiàn)方法。

　　四、大數(shù)據(jù)實時計算階段

　　大數(shù)據(jù)實時計算階段需掌握的技術有：Mahout、Spark、storm。

　　1、Spark

　　Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理的需求，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark  RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內(nèi)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(shù)據(jù)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(shù)以百萬計的消息。

　　五、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段

　　大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段需掌握的技術有：Python、Scala。

　　1、Python與大數(shù)據(jù)分析

　　Python是面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，擁有豐富的庫，使用簡單，應用廣泛，在大數(shù)據(jù)領域也有所應用，主要可用于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化等，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)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(shù)據(jù)開發(fā)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(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Scala編程基礎知識!

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

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