轉大數據技術開發要學哪些知識點？過去數據開發需要一定的Java基礎和工作經驗。門檻高，上手難。如果數據開發行業的小伙伴零基礎入門的話，先從Python語言入手。Python語言簡單易懂，適合零基礎入門，編程語言排名上升最快，可以完成數據挖掘。如果我想從事大數據技術的開發，我應該怎么做？路線是什么？從哪兒開始？學什么？

　　第 1 階段：大數據開發入門

　　1、MySQL 數據庫和 SQL 語法

　　MySQL可以處理千萬條記錄的大型數據庫，采用標準的SQL數據語言形式，MySQL可以安裝在不同的操作系統上，并提供多種編程語言的操作接口，包括C、C++、Python、Java、Ruby等。支持多種存儲引擎。

　　SQL是客戶端和MySQL服務器之間進行通信和通信的語言。

　　2、Kettle 和 BI 工具

　　Kettle 是一個端到端的數據集成平臺。其部分功能包括：數據流水線免代碼拖拽構建、多數據源對接、數據流水線可視化、模板化開發數據流水線、可視化調度任務、深度Hadoop支持、數據任務降級Spark集群、數據挖掘和機器學習支持。

　　3、Python 與數據庫交互

　　在實際的生產任務中，幾乎所有的數據都存在于數據庫中，因此與數據庫的交互成為了不可避免的事情。在Python代碼中與mysql數據庫交互，需要使用第三方模塊“pymysql”

　　第二階段：大數據的核心基礎

　　1、Linux

　　作為一個操作系統，Linux 本身用于管理內存、調度進程、處理網絡協議棧等等。大數據的開發基于開源軟件平臺。大數據的分布式集群(Hadoop、Spark)建立在多個Linux系統之上，對集群的執行命令全部在Linux終端窗口中輸入。根據Linux基金會的研究，86%的企業已經使用Linux操作系統搭建大數據平臺。Linux 占上風。

　　2、Hadoop 基礎

　　Hadoop是一種能夠分布式處理大量數據的軟件框架。Hadoop 以可靠、高效和可擴展的方式處理數據。它擅長存儲大型半結構化數據集。還非常擅長分布式計算——跨多臺機器快速處理大量數據。Hadoop框架的核心設計是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量數據提供存儲，MapReduce為海量數據提供計算。

　　MapReduce 和 Hadoop 相互獨立，實際上可以很好地協同工作。MapReduce 是一種用于處理大量半結構化數據的編程模型。

　　3、Hive 大數據開發基金會

　　Hive 是一個基于 Hadoop 的數據倉庫工具，用于數據的提取、轉換和加載。它是一種用于存儲、查詢和分析存儲在 Hadoop 中的大規模數據的機制。Hive數據倉庫工具可以將結構化數據文件映射成數據庫表，并提供SQL查詢功能，可以將SQL語句轉換為MapReduce任務執行。Hive 的優點是學習成本低，通過類似的 SQL 語句可以實現快速的 MapReduce 統計，使 MapReduce 更簡單，無需開發特殊的 MapReduce 應用程序。Hive 非常適合數據倉庫的統計分析。

　　第三階段：千億級數倉技術

　　1、企業級在線教育項目實戰(Hive數據倉庫項目全流程)

　　以真實項目為驅動，學習離線數倉技術。建立集團數據倉庫，統一集團數據中心，對分散的業務數據進行集中存儲和處理;從需求調研、設計、版本控制、研發、測試到實施，覆蓋項目全流程;挖掘和分析海量用戶行為數據，定制多維數據集合，形成數據集市，供各種場景主題使用。

　　第 4 階段：PB 內存計算

　　1、Python編程基礎+進階

　　Python是基于ABC語言發展而來的。Python 語法和動態類型以及解釋語言的性質使其成為大多數平臺上用于腳本和快速應用程序開發的編程語言。加法逐漸被用于開發獨立的大型項目。Python語言的語法非常簡潔明了，即使是非軟件專業的初學者也很容易上手。與其他編程語言相比，Python 語言的實現代碼往往是實現相同功能的最短時間。

　　2、Spark 技術棧

　　Spark是大數據系統的明星產品。它是一個可以處理海量數據的高性能分布式內存迭代計算框架。本課程是基于Python語言學習Spark3.2開發的。課程講解注重理論聯系實際，高效快捷，語言通俗易懂，即使是初學者也能快速掌握。讓有經驗的工程師也有所收獲。

　　3、大數據 Flink 技術棧

　　Flink 的核心是流式數據流執行引擎，為數據流的分布式計算提供數據分發、數據通信和容錯機制。Flink 基于流執行引擎，提供了許多更高抽象級別的 API 供用戶編寫分布式任務。Flink 還可以輕松地與 Hadoop 生態系統中的其他項目集成。例如，Flink 可以讀取存儲在 HDFS 或 HBase 中的靜態數據，使用 Kafka 作為流式數據源，直接復用 MapReduce 或 Storm 代碼，或通過 YARN 集群資源應用等。

　　4、Spark離線數倉產業項目實戰

　　通過大數據技術架構，解決工業物聯網制造行業的數據存儲分析、可視化、個性化推薦等問題。一站式制造項目主要基于Hive數據倉庫分層存儲各種業務指標數據，基于sparkSQL進行數據分析。核心業務涉及運營商、呼叫中心、工單、加油站、倉儲物資。

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