大數(shù)據(jù)時代如何確定學習方向

想要在大數(shù)據(jù)時代下確定大數(shù)據(jù)的學習方向，首先要確定大數(shù)據(jù)的工作崗位方向，在大數(shù)據(jù)的世界里面主要有三個方向，大數(shù)據(jù)開發(fā)師、大數(shù)據(jù)運維師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師。知道了這三個方向那么我們就可以選擇其中的一個方向作為學習目標選擇合適的大數(shù)據(jù)培訓機構(gòu)。

什么是大數(shù)據(jù)開發(fā)師？

圍繞大數(shù)據(jù)系平臺系統(tǒng)級的研發(fā)人員， 熟練Hadoop、Spark、Storm等主流大數(shù)據(jù)平臺的核心框架。深入掌握如何編寫MapReduce的作業(yè)及作業(yè)流的管理完成對數(shù)據(jù)的計算，并能夠使用Hadoop提供的通用算法， 熟練掌握Hadoop整個生態(tài)系統(tǒng)的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠?qū)崿F(xiàn)對平臺監(jiān)控、輔助運維系統(tǒng)的開發(fā)。
通過學習一系列面向開發(fā)者的Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)技術(shù)，掌握設(shè)計開發(fā)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)或平臺的工具和技能，能夠從事分布式計算框架如Hadoop、Spark群集環(huán)境的部署、開發(fā)和管理工作，如性能改進、功能擴展、故障分析等。

什么是大數(shù)據(jù)運維師？

了解Hadoop、Spark、Storm等主流大數(shù)據(jù)平臺的核心框架，熟悉Hadoop的核心組件：HDFS、MapReduce、Yarn；具備大數(shù)據(jù)集群環(huán)境的資源配置，如網(wǎng)絡(luò)要求、硬件配置、系統(tǒng)搭建。熟悉各種大數(shù)據(jù)平臺的部署方式，集群搭建，故障診斷、日常維護、性能優(yōu)化，同時負責平臺上的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)維護及優(yōu)化。熟練使用Flume、Sqoop等工具將外部數(shù)據(jù)加載進入大數(shù)據(jù)平臺，通過管理工具分配集群資源實現(xiàn)多用戶協(xié)同使用集群資源。通過靈活、易擴展的Hadoop平臺轉(zhuǎn)變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)架構(gòu)，從Hadoop部署實施到運行全程的狀態(tài)監(jiān)控，保證大數(shù)據(jù)業(yè)務應用的安全性、快速響應及擴展能力！

什么是大數(shù)據(jù)架構(gòu)師？

圍繞大數(shù)據(jù)系平臺系統(tǒng)級的研發(fā)人員， 熟練Hadoop、Spark、Storm等主流大數(shù)據(jù)平臺的核心框架。深入掌握如何編寫MapReduce的作業(yè)及作業(yè)流的管理完成對數(shù)據(jù)的計算，并能夠使用Hadoop提供的通用算法， 熟練掌握Hadoop整個生態(tài)系統(tǒng)的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠?qū)崿F(xiàn)對平臺監(jiān)控、輔助運維系統(tǒng)的開發(fā)。
通過學習一系列面向開發(fā)者的Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)技術(shù)，掌握設(shè)計開發(fā)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)或平臺的工具和技能，能夠從事分布式計算框架如Hadoop、Spark群集環(huán)境的部署、開發(fā)和管理工作，如性能改進、功能擴展、故障分析等。

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