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想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，改怎準備？需要具備那些技能？

想往大數(shù)據(jù)方法發(fā)展,首先得確認你在轉之前是一個純小白,還是一個已經(jīng)具備一定開發(fā)經(jīng)驗的程序員.如果是有一定經(jīng)驗的,相對來說會比較容易些,因為語言都是相通的.對于純小白,首先要做好充足的思想準備,學習編程本就是一件枯燥的事情,很磨練心智的.其次如果自學會比較難,比較慢,最好找個地方進行快速的學習(個人建議).不過對于大數(shù)據(jù)開發(fā)未來的前景還是不錯的,包括就業(yè)前景,就業(yè)薪資,所以如果你想以后將大數(shù)據(jù)作為長期從事的工作,還是可以的.

下面我介紹一些大數(shù)據(jù)相關的,希望對你有用:

一 大數(shù)據(jù)相關工作介紹

大數(shù)據(jù)方向的工作目前主要分為三個主要方向:

1. 大數(shù)據(jù)工程師

2. 數(shù)據(jù)分析師

3. 數(shù)據(jù)倉庫(數(shù)倉)

4. 其他（數(shù)據(jù)挖掘等）

二 必須掌握的技能20條 (按照這個順序進行學習)

1. Java基礎

2. Linux 基本操作

3. Hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn)

4. Hive(Hql基本操作和原理理解)

5. Hbase(JavaAPI操作+Phoenix)

6. Flume/Sqoop(數(shù)據(jù)采集/傳輸工具)

7. Kafka(分布式總線系統(tǒng))

8. Storm(分布式的實時計算框架)

9. Scala(編程語言,用于Spark開發(fā))

10. Redis(非關系型數(shù)據(jù)庫)

11. SparkCore(主要數(shù)據(jù)清洗,分析)

12. SparkSQL(相關數(shù)據(jù)分析)

13. SparkStreaming(實時統(tǒng)計分析)

14. Spark內(nèi)核編碼

15. Flink(開源流式框架,進行實時統(tǒng)計分析)

16. ElasticSearch(搜索引擎,進行數(shù)據(jù)存儲分析)

17. Logstash(動態(tài)地采集,轉換和傳輸數(shù)據(jù))

18. Kibana(可視化監(jiān)控管理及分析)

19. Mongodb(非關系型數(shù)據(jù)庫)

20. 輔助小工具(Oozie/Hue/azkaban等)

三 高級技能9條

1. 機器學習算法以及mahout庫加MLlib

3. Lambda 架構

4. Kappa 架構

5. Kylin(數(shù)據(jù)預處理工具)

6. Alluxio(數(shù)據(jù)存儲)

7. Python(輔助數(shù)據(jù)分析)

8. 可視化工具(superset/vue/grah)

9. Kudu(分布式數(shù)據(jù)存儲)