入门大数据必读！

前言

作为一名大数据的初学者，你可能会有很多疑惑

如何入门？要学什么？要会什么？学到什么程度能找工作？能赚多少钱？这篇文章，写给：刚刚入门大数据的同学

现在，大数据方向的大致分为以下几类：

1.大数据工程师（平台开发）

2.大数据运维（平台维护）

3.数据分析师（算法、机器学习等）

4.大数据科学家

由于VV担任的是大数据工程师，在这个方向做一下三点介绍

1.技能掌握

2.如何入门

3.学习渠道

一.技能掌握：

想要成为一名大数据工程师，需要掌握一些什么技能呢？从哪里找？

很简单，打开一家求职网站，输入搜索职位：大数据工程师，是不是有很多招聘岗位？

以XX公司的招聘简章为例，看一下作为一名符合公司要求的大数据工程师，需要掌握什么技能。

如上图，一共有6条（我没数错哦，你仔细看看），后两条和经验要求先忽略不看

从第一条要求，开始解读：要掌握1~2门的编程语言，熟练使用Linux，并可以进行脚本的编写

第二条：对大数据的技术框架要求，需要熟悉Hadoop，Hbase，Hive，Spark，Storm等技术

第三条：要熟悉一些主流的消息中间件、内存数据库

第四条：要熟悉一些主流的数据工具、检索技术

我们总结一下：

从职位要求的优先级开始

1.要掌握一种或多种语言，Java语言（入门需掌握JavaSe），Scala语言（使用Spark会用到，入门掌握基本使用）

2.熟练使用Linux操作系统，基本shell的使用，ssh，ip，hosts，环境变量等配置

3.熟悉主流大数据框架Hadoop，Spark

4.熟悉Hadoop周边框架 Zookeeper，Hbase，Hive，Sqoop，Flume，Kafka，Storm等

5.sql的基本使用，基本增删改查，权限等

6.了解Redis、Memcache、ES、Solr等技术

二.如何入门：

该如何入手呢，根据上面总结的6点，对应的入门方式如下：

第一阶段：

1.先学习一门编程语言，JavaSe

2.学习Linux基本操作，查看，创建文件/目录，删除，目录切换，解压文件等

第二阶段：

3.掌握Hadoop各种模式下的安装，学习HDFS设计原理和读写原理，熟练使用HDFS，学习Hadoop的Mapreduce的核心思想，尤其是shuffle！

4.熟悉周边框架 Zookeeper，Hbase，Hive，Sqoop，Flume的搭建和使用

要知道框架的基本概念，如何搭建，如何使用

其中Hbase，Hive要重点学习，安装，使用，熟悉！

5.sql基础入门，增删改查语句使用

第三阶段：

6.基于前五条的基础，可以开始了解：

(1)消息队列kafka的基本概念，使用

(2)实时处理系统：storm和spark Streaming

(3)Spark平台

(4)ES、Solr等

三.学习渠道：

有些书籍的版本较老，仅推荐几本不错的

Linux学习《鸟叔的私房菜》

HBase《HBase权威指南》

Hive《Hive开发指南》

Scala《快学Scala》

其余学习的可在网上找一些视频资料进行学习

请关注微信公众号“VV大数据”，获取大数据学习资料！！

自学还是培训？

想要培训的同学，建议找一家知名的培训机构哦，建议观望一阵再做选择，不要脑袋一热就去了，尽量别贷款！如果无基础，培训前，先搞一套教学视频，跟着学习，否则容易跟不上，浪费时间金钱，消耗双方的精力

想要自学的同学，多关注一下我的公众号和博客的内容，进行学习！

至于还有一些其它的问题，学大数据难么、学到什么程序可以出去找工作、能赚多少钱？

VV只能说，难易程度，这个真是看个人，相信自己就对了！

当觉得自己学的程度差不多了，可以去参加几次面试，对自身的实力进行一下检验

面试受挫了，也不要气馁，总结经验，继续努力，加油！

至于赚多少嘛~嘿嘿，这个看你了，给多少都是有可能的！

如果还有什么问题，可在公众号中给我留言，VV会跟您交流哦！

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