Hadoop大数据开发需要学什么？

大数据时代的大数据工程师，无疑是行业的高薪人才，但是这个高薪，也意味着对技术的要求很高，拿高薪的前提是掌握过硬的大数据技术。以Hadoop为例，这是作为大数据工程师必须掌握的大数据技术之一。下面海牛大数据就来给大家分享一下Hadoop大数据开发需要学什么？需要掌握哪些知识？

Hadoop是大数据开发人员在工作当中需要熟练掌握的，因为现在的企业大数据平台，大部分都是基于Hadoop平台来搭建的，掌握Hadoop开发技术，是企业对大数据开发人员的基本要求。

Hadoop开发教程的学习，要遵从由简入难，逐步深入的原则

第一步，建议先打好Hadoop学习的基础，包括要掌握一定的Java基础，因为Hadoop平台是使用Java语言编程的，其次要掌握Linux命令，因为Hadoop集群主要是在Linux系统上来运行的。

有了这两样基础之后，下一步才可以正式进入Hadoop的学习。理论上来说，Hadoop是一个能够对大规模数据进行分布式处理的软件框架，在这个框架当中，包含多个组件系统，将大规模数据处理过程中遇到的问题进行解决。

Hadoop首先应该掌握的核心技术要点，就是HDFS和MapReduce，这两者是实现大规模数据处理的基础。在Hadoop框架下，基于一批廉价的服务器，可以搭建起计算机集群，在集群上实现分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce），共同完成大数据处理的任务需求。

其次，基于Hadoop的其他组件系统也要循序渐进地进行学习

Hive：基于Hadoop框架，支持使用SQL来进行计算，Hive的应用在大数据开发工程师的工作当中，是使用度很高的。

Spark：因为Hadoop自身的MapReduce主要是针对于离线数据的计算，但是在实时数据的处理上，还稍有局限，因此后来有了Spark。Spark基于内存去进行运算，在实时数据处理上具有比较大的优势。

Storm：是基于实时数据处理的框架，主要专注于流处理，在事件处理与增量计算方面表现突出，能够以实时方式根据不断变化的参数对数据流进行处理，对于实时新增数据的处理很有优势。

Hadoop大数据开发需要学什么？Hadoop体系庞杂，其中涉及到的各技术组件，也在不断更新优化，作为大数据开发人员，要跟得上最新的技术趋势，对于以Hadoop为代表的大数据核心技术，做到熟练掌握和运用。

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