大數據行業有哪些技能

Ⅰ 大數據崗位需要掌握哪些技能

大數據所需技能：

1、linux

大數據集群主要建立在linux操作系統上，Linux是一套免費使用和自由傳播的類Unix操作系統。

2、Hadoop

Hadoop是一個能夠對大量數據進行離線分布式處理的軟體框架，運算時利用maprece對數據進行處理。

3、HDFS

HDFS是建立在多台節點上的分布式文件系統,用戶可以通過hdfs命令來操作分布式文件系統。

4、Hive

Hive是使用sql進行計算的hadoop框架，工作中常用到的部分，也是面試的重點，此部分大家將從方方面面來學習Hive的應用，任何細節都將給大家涉及到。

5、Storm實時數據處理

全面掌握Storm內部機制和原理，通過大量項目實戰，擁有完整項目開發思路和架構設計，掌握從數據採集到實時計算到數據存儲再到前台展示。

6、spark

大數據開發中最重要的部分，涵蓋了Spark生態系統的概述及其編程模型，深入內核的研究，Spark on Yarn,Spark Streaming流式計算原理與實踐，Spark SQL,Spark的多語言編程以及SparkR的原理和運行...

Ⅱ 大數據有哪些相關技術

雲技能

大數據常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集剖析需求分布式處理框架來向數十、數百或甚至數萬的電腦分配工作。能夠說，雲計算充當了工業革命時期的發動機的角色，而大數據則是電。大數據需求的雲技能，比方虛擬化技能，分布式處理技能，海量數據的存儲和管理技能，NoSQL、實時流數據處理、智能剖析技能(類似模式識別以及自然語言理解)等。

分布式處理技能

分布式處理系統能夠將不同地址的或具有不同功用的或具有不同數據的多台計算機用通訊網路連接起來，在控制系統的統一管理控制下，和諧地完成信息處理使命。比方Hadoop。

存儲技能

大數據能夠抽象地分為大數據存儲和大數據剖析，這兩者的聯系是：大數據存儲的意圖是支撐大數據剖析。到目前為止，還是兩種天壤之別的計算機技能領域：大數據存儲致力於研製能夠擴展至PB甚至EB等級的數據存儲平台;大數據剖析關注在最短時刻內處理大量不同類型的數據集。

感知技能

大數據的採集和感知技能的開展是緊密聯系的。以感測器技能，指紋識別技能，RFID技能，坐標定位技能等為根底的感知才能提高同樣是物聯網開展的基石。

Ⅲ 大數據需要掌握哪些技能

大數據技術體系龐大，包括的知識較多

1、學習大數據首先要學習Java基礎

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於常用的高級語言。而且不論是學hadoop，

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。

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。對於數據分析師，了解一些描述統計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型演算法。而對於數據挖掘工程師來說，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

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。

Ⅳ 想成為一名大數據工程師,需要具備哪些技能

1、 掌握至少一種資料庫開發技術：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，靈活運用SQL實現海量數據ETL加工處理。

2、 熟悉Linux系統常規shell處理命令，靈活運用shell做的文本處理和系統操作。

3、 有從事分布式數據存儲與計算平台應用開發經驗，熟悉Hadoop生態相關技術並有相關實踐經驗著優先，重點考察Hdfs、Maprece、Hive、Hbase。

4、 熟練掌握一門或多門編程語言，並有大型項目建設經驗者優先，重點考察Java、Python、Perl。

5、 熟悉數據倉庫領域知識和技能者優先，包括但不局限於：元數據管理、數據開發測試工具與方法、數據質量、主數據管理。

6、 掌握實時流計算技術，有storm開發經驗者優先。

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Ⅳ 大數據挖掘工程師應具備哪些技能

首先，我們可以從數據獲取、數據存取、數據清洗、數據挖掘分析、數據可視化、數據報告等幾個方面入手。

具體涵蓋以下技能：

1、Linux操作系統、Linux常用命令、Linux常用軟體安裝、Linux網路、 防火牆、Shell編程等。

2、Java 開發，掌握多線程、掌握並發包下的隊列、掌握JVM技術、掌握反射和動態代理、了解JMS。

3、Zookeeper分布式協調服務、Zookeeper集群的安裝部署、Zookeeper數據結構、命令。

4、Hadoop 、Hive、HBase、Scala、Spark 、Sqoop、Flume、Oozie、Hue等大數據生態系統知識和技能。

6、Excel、Mysql、Python等數據採集，數據存取分析挖掘工具和技術。

7、Tableau、FineBI、Qlikview等可視化應用能力。

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