大数据的技术要点

4、 对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：一门JVM系语言：当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。 这里我推荐大家学习Java或Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。

3、 总的来说，在底层技术框架这块，大数据域已经基本好了基础，接下来要做的是如何利用这些技术为企业提供最佳用户体验的产品，以解决用户的实际业务问题，或者说未来大数据的侧重点将从底层走向上层。 之前的大数据创新更偏向于 IAAS 和 PAAS ，未来你将看到更多 SAAS 类型的大数据产品和创新。

1、 总结了大数据的几个要点：1)大数据主要侧重于数据的处理，流数据、批量数据、图计算等。 在数据处理过程中，批量的数据处理的代表工具是Hadoop，流数据的数据处理代表的是Storm技术。 2)无论是Hadoop还是Spark的架构原理都侧重于分为三部分：资源的管理、服务计算状态的监控、服务的运行。

2、 大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。