大数据开发，就要掌握哪些技术？
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如何学习大数据技术，每次口头介绍都心中清楚无法清晰讲清楚这些技术名词，简单整理给大家。
大数据开发的工具与语言：编程语言（Java，python，R语言等）
1、大数据离线处理架构Hadoop（基于JAVA）开源免费，懂JavaSE；
2、大数据实时计算的架构storm（基于JAVA）开源免费，懂JavaSE；
3、大数据内存计算Spark（基于Scala语言开发）基于JDK开发，本质是Java；
4、大数据下一代计算引擎 Flink。
学习路线：
• Java→ Hadoop→ Storm→Scala→Spark
• NoSQL数据库
Java课程体系可参考下图
想要学习大数据的小伙伴可以按照这个路线走，是2019新更新的一版，大家可以放心学习，共分为以下五个阶段的学习：
阶段一：Java基础。
Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。大数据从入门到精通学习路线
阶段二是Linux基础和Hadoop生态体系。
此阶段主要掌握Linux操作系统的灵活使用。掌握大数据核心技术之一——Hadoop生态体系。大数据从入门到精通学习路线
阶段三是分布式计算。
主要掌握Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。还有Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题。
大数据从入门到精通学习路线
阶段四主要是实战项目案例。
这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，确保一定的工作能力。
大数据从入门到精通学习路线
阶段五是大数据分析相关的技术知识。
主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中有三类朴素贝叶斯算法等等！
大数据从入门到精通学习路线
大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。大数据作为互联网发展的主要方向，大数据人才也将是未来的高薪贵族。
大家在学习大数据技术的时候，一定不要忽视时间的概念，无限的延长自己的学习时间，就有可能错过良好的机遇，所以在保证自己学习质量的同时，也要尽量缩短掌握大数据技术的时间！
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