隨著當今大數據的快速發展，行業對大數據人才的需求持續增長，但與此同時，由于對大數據發展的樂觀趨勢，越來越多的人希望進入該行業，因此面臨著就業競爭 行業也越來越大。那么如何學習大數據基礎知識？大數據開發崗位有哪些要求？下文總結了學習大數據基礎知識的4個方法，以及3個崗位介紹。需要注意的是，大數據要學習的知識還有很多，這里只是其中一部分。

　　如何學習大數據基礎知識？

　　1、學習大數據首先要學習Java基礎

怎樣進行大數據學習的快速入門？學大數據課程之前要先學習一種計算機編程語言。Java是大數據學習需要的編程語言基礎，因為大數據的開發基于常用的高級語言。而且不論是學習hadoop，還是數據挖掘，都需要有編程語言作為基礎。因此，如果想學習大數據開發，掌握Java基礎是必不可少的。

　　2、學習大數據必須學習大數據核心知識

Hadoop生態系統；HDFS技術；HBASE技術；Sqoop使用流程；數據倉庫工具HIVE；大數據離線分析Spark、Python語言；數據實時分析Storm；消息訂閱分發系統Kafka等。

如果把大數據比作容器，那么這個容器的容量無限大，什么都能往里裝，大數據離不開物聯網，移動互聯網，大數據還和人工智能、云計算和機器學習有著千絲萬縷的關系，大數據海量數據存儲要高擴展就離不開云計算，大數據計算分析采用傳統的機器學習、數據挖掘技術會比較慢，需要做并行計算和分布式計算擴展。

　　3、學習大數據需要具備的能力

數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識。對于數據分析師，了解一些描述統計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型算法。而對于數據挖掘工程師來說，各類算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

編程語言，對于想學大數據的同學，至少需要具備一門編程語言，比如SQL、hadoop、hive查詢、Python等均可。

　　4、學習大數據可以應用的領域

大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術已經像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速發展的時代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力。

　　大數據開發崗位有哪些要求？

　　1、大數據研發工程師

該職位主要進行大數據平臺上的應用開發，屬于應用層開發。

　　基本工作要求：

有扎實的計算機理論基礎；熟練Java、Python服務端編程，有良好的編碼習慣；深入理解MapReduce，熟練使用Storm、Hadoop、Spark，并閱讀部分源碼；熟練使用HDFS、Hbase、Kafka、ElasticSearch、Solr；深入理解Lucene，ElasticSearch，Solr等。

　　2、大數據平臺開發工程師

該職位要求勝任大數據平臺的框架方面的修改工作，需要有非常豐富的開源平臺框架經驗。

　　基本工作要求：

扎實的數據結構及算法功底，優秀的工程實現能力；熟悉Linux開發環境，精通C/C++、Java；有storm/hadoop/spark/kafka/hbase等開源框架經驗；有機器學習知識背景。

　　3、大數據架構師

該職位需要有非常豐富的工作經驗，并對大數據平臺有非常深入的了解，能夠進行平臺構建等相關開發。

　　基本工作要求：

扎實的Java基礎知識，5年以上的Java Spring研發和大型系統架構經驗，熟悉分布式系統的設計和應用，熟悉大數據領域的開源產品，清楚原理和機制；熟悉Hadoop/Hbase/MYSQL等數據存儲產品使用和特性；有基于Kylin或Greenplum等平臺應用研發經驗。

以上就是關于如何學習大數據基礎知識，以及大數據開發崗位有哪些要求的全部內容介紹，想了解更多關于大數據的信息，請繼續關注中培偉業。