转大数据技术开发要学哪些知识点？2022年大数据学习路线

转大数据技术开发要学哪些知识点？过去数据开发需要一定的Java基础和工作经验。门槛高，上手难。如果数据开发行业的小伙伴零基础入门的话，先从Python语言入手。Python语言简单易懂，适合零基础入门，编程语言排名上升最快，可以完成数据挖掘。如果我想从事大数据技术的开发，我应该怎么做？路线是什么？从哪儿开始？学什么？

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第 1 阶段：大数据开发入门

1、MySQL 数据库和 SQL 语法

MySQL可以处理千万条记录的大型数据库，采用标准的SQL数据语言形式，MySQL可以安装在不同的操作系统上，并提供多种编程语言的操作接口，包括C、C++、Python、Java、Ruby等。支持多种存储引擎。

SQL是客户端和MySQL服务器之间进行通信和通信的语言。

2、Kettle 和 BI 工具

Kettle 是一个端到端的数据集成平台。其部分功能包括：数据流水线免代码拖拽构建、多数据源对接、数据流水线可视化、模板化开发数据流水线、可视化调度任务、深度Hadoop支持、数据任务降级Spark集群、数据挖掘和机器学习支持。

3、Python 与数据库交互

在实际的生产任务中，几乎所有的数据都存在于数据库中，因此与数据库的交互成为了不可避免的事情。在Python代码中与mysql数据库交互，需要使用第三方模块“pymysql”

第二阶段：大数据的核心基础

1、Linux

作为一个操作系统，Linux 本身用于管理内存、调度进程、处理网络协议栈等等。大数据的开发基于开源软件平台。大数据的分布式集群(Hadoop、Spark)建立在多个Linux系统之上，对集群的执行命令全部在Linux终端窗口中输入。根据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统搭建大数据平台。Linux 占上风。

2、Hadoop 基础

Hadoop是一种能够分布式处理大量数据的软件框架。Hadoop 以可靠、高效和可扩展的方式处理数据。它擅长存储大型半结构化数据集。还非常擅长分布式计算——跨多台机器快速处理大量数据。Hadoop框架的核心设计是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供存储，MapReduce为海量数据提供计算。

MapReduce 和 Hadoop 相互独立，实际上可以很好地协同工作。MapReduce 是一种用于处理大量半结构化数据的编程模型。

3、Hive 大数据开发基金会

Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于数据的提取、转换和加载。它是一种用于存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive数据仓库工具可以将结构化数据文件映射成数据库表，并提供SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务执行。Hive 的优点是学习成本低，通过类似的 SQL 语句可以实现快速的 MapReduce 统计，使 MapReduce 更简单，无需开发特殊的 MapReduce 应用程序。Hive 非常适合数据仓库的统计分析。

第三阶段：千亿级数仓技术

1、企业级在线教育项目实战(Hive数据仓库项目全流程)

以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。建立集团数据仓库，统一集团数据中心，对分散的业务数据进行集中存储和处理;从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到实施，覆盖项目全流程;挖掘和分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各种场景主题使用。

第 4 阶段：PB 内存计算

1、Python编程基础+进阶

Python是基于ABC语言发展而来的。Python 语法和动态类型以及解释语言的性质使其成为大多数平台上用于脚本和快速应用程序开发的编程语言。加法逐渐被用于开发独立的大型项目。Python语言的语法非常简洁明了，即使是非软件专业的初学者也很容易上手。与其他编程语言相比，Python 语言的实现代码往往是实现相同功能的最短时间。

2、Spark 技术栈

Spark是大数据系统的明星产品。它是一个可以处理海量数据的高性能分布式内存迭代计算框架。本课程是基于Python语言学习Spark3.2开发的。课程讲解注重理论联系实际，高效快捷，语言通俗易懂，即使是初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也有所收获。

3、大数据 Flink 技术栈

Flink 的核心是流式数据流执行引擎，为数据流的分布式计算提供数据分发、数据通信和容错机制。Flink 基于流执行引擎，提供了许多更高抽象级别的 API 供用户编写分布式任务。Flink 还可以轻松地与 Hadoop 生态系统中的其他项目集成。例如，Flink 可以读取存储在 HDFS 或 HBase 中的静态数据，使用 Kafka 作为流式数据源，直接复用 MapReduce 或 Storm 代码，或通过 YARN 集群资源应用等。

4、Spark离线数仓产业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储分析、可视化、个性化推荐等问题。一站式制造项目主要基于Hive数据仓库分层存储各种业务指标数据，基于sparkSQL进行数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、加油站、仓储物资。