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想学习大数据开发？想从事大数据行业？想成为专业的大数据工程师？没有这些大数据开发技术的硬货怎么行？！

大数据开发平台模块生态圈

Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，处理结构化SQL查询功能。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行并提交到集群上去执行。 其优点是学习成本低，可以用类SQL语句迅速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，不用使用Java编程，十分适合数据仓库的统计分析。

学习Hive时，对于Hive QL中的DDL和DML就是必须要掌握的基础；表的定义、数据导出以及常用的查询语句的掌握是完成大数据统计分析的基础。学会针对Hive进行编程：使用Java API开发操作Hive、开发Hive UDF函数。掌握好Hive部分高级的特性能大大提升Hive的执行效率。在优化过程中可以很好的借助于执行计划来进行分析，学习Hive时需要注意Hive性能优化是在生产中的重要的环节，如何解决数据倾斜是关键；梳理清楚Hive元数据各个表之间的关联关系也能提升对Hive的把握能力。

Zookeeper协调Hadoop生态圈各个模块共同工作

从英文含义上来看Hadoop是小象，Hive是蜜蜂，pig是猪，Zookeeper是动物管理员。那么很显然Zookeeper的作用是分布式应用程序协调服务，为各个模块提供一致性服务的。

数据导入导出框架Sqoop

Sqoop是一款开源的工具，英文含义是象夫，就是喂养大象的人，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

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那么，常用的大数据技术有哪些呢?

第一阶段JavaSE + MySql + Linux

Java 基础 → OOP编程 →Java集合 → IO/NIO → Eclipse → Intellij IDEA → Socket网络技术 → Mysql 数据库 → JDBC Api → JVM内存结构 → 阶段项目实战 → Linux(VMware、CentOS、目录结构、Linux命令)

第二阶段Hadoop 与 生态系统

Hadoop→ MapReduce → Hive → Avro与Protobuf → Zookeeper → HBase → phoenix → Redis → Flume分布式 → SSM(Spring、SpringMVC、Mybatis) → Kafka架构

第三阶段Storm 与Spark 及其生态圈

Scala → Spark Job → Spark RDD → spark job部署与资源分配 → Spark shuffle → Spark SQL → Spark Streaming → Spark ML → azkaban

第四阶段其他

Python与数据分析

第五阶段项目实战、技术综合运用

大数据商业实战阶段需掌握的技术有：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

在拥有Java编程语言基础的前提下，可以学习以上大数据技术，大数据是未来的发展方向，正在挑战我们的分析能力及对世界的认知方式，因此，我们与时俱进，迎接变化，并不断的成长，掌握大数据核心技术，才是掌握真正的价值所在。

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