最近好多朋友问我：“想转行大数据开发，到底要学哪些东西啊？感觉东西好多好杂，头都大了！” 确实，大数据开发听起来高大上，学起来也确实是个系统工程。但别慌！今天咱们就抛开那些官方套话，像朋友聊天一样，掰开了揉碎了说说，一个合格的大数据开发工程师，肚子里都得装点啥干货。

一、 打地基：这些基础不牢，后面容易晃悠别一上来就想玩“飞天遁地”的大数据框架，先把这几样基础打扎实了：

编程语言是饭碗： Java 绝对是亲儿子，Hadoop生态基本都是它写的，必须熟练掌握！Python 是万金油，做数据分析、写脚本贼方便，也得会。Scala 嘛，玩Spark的必备，优先级可以稍微靠后点，但想深入的话绕不开。 Linux是工作台： 大数据工具基本都跑在Linux上。常用命令（cd, ls, grep, awk, sed...）、文件权限、简单的Shell脚本编写，这些得玩得转，不然连服务器都搞不定。 SQL是必备技能： 甭管数据存在哪，最终很多分析查询还得靠SQL。增删改查、多表连接、聚合函数，这些基础得烂熟于心。Hive SQL更是重中之重！二、 玩转核心：大数据开发的“十八般兵器”基础打好了，就可以开始接触那些耳熟能详的“大杀器”了：

Hadoop三剑客： 这是基石中的基石！ HDFS： 海量数据的“大仓库”，分布式存储的核心，得懂它怎么存文件、怎么保证不丢。 MapReduce： 虽然现在用的少了，但思想很重要！理解“分而治之”怎么处理海量数据。 YARN： 集群的“大管家”，负责给各个任务分配资源（CPU、内存），得知道它怎么调度。 Spark： 当今的顶流！速度比MapReduce快N倍，内存计算是杀手锏。核心要掌握RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame/Dataset API，还有Spark SQL、Spark Streaming（流处理）。这是面试和工作中的重头戏！ Flink： 实时流处理的王者，低延迟、高吞吐、Exactly-Once语义（数据精准处理一次）是招牌。现在越来越火，搞实时数仓必备。 数据仓库（数仓）： Hive 必须精通！它是把SQL转换成MapReduce/Spark任务的神器，离线分析的核心。HBase 这个NoSQL数据库，适合快速随机读写，做实时查询或者存储明细数据常用。 消息队列： Kafka 是扛把子！数据管道、解耦系统、削峰填谷全靠它。理解Producer、Consumer、Topic、Partition这些概念是基础。 任务调度： 一大堆任务（比如每天凌晨跑数据）谁先谁后？出错了怎么办？ Azkaban、Airflow 这类工具就是干这个的，得会用。三、 加分项：让你在人群中闪闪发光掌握了核心，这些技能能让你更吃香：

实时处理更深入： 除了Flink/Spark Streaming，了解下Kafka Streams或者特定场景的实时技术。 云平台（AWS/Azure/阿里云/腾讯云）： 现在企业用云是大趋势，熟悉一家云厂商的大数据服务（比如EMR、Databricks）会很有优势。 容器化： Docker、Kubernetes (K8s) 正在改变应用的部署方式，大数据组件也不例外，了解它们是加分项。 一点点数据结构和算法： 不用像算法工程师那么深，但常见的数据结构（哈希表、队列）和基础算法思想（排序、查找）有助于写出更优的代码。四、 线上学习：碎片时间也能“逆袭”的利器看到上面这么多要学的，是不是有点懵？别怕！现在线上学习真的是个宝藏途径：

时间地点自由： 不用辞职脱产，下班后、周末，地铁上、沙发上，想学就学，特别适合上班族或者时间不固定的人。 进度自己掌控： 听不懂？暂停，倒回去再看一遍。学得快？直接跳到下一章。完全按照自己的节奏来，效率更高。 项目实战是关键： 好的线上课会提供接近企业级的实战项目。从数据采集、清洗、存储到计算、分析、可视化，自己动手搭一套流程出来，这才是简历上最硬的干货！光看理论不实操，等于纸上谈兵。 性价比高： 相比动辄几万块的线下班，线上学习通常成本更低，省下的钱买台好电脑练习不香吗？ 优质资源聚集： 不用局限在本地，可以接触到全国各地甚至全球讲得好的老师和技术大牛的分享。说说我表弟的经历吧： 他之前做行政，纯纯的零基础小白，对电脑的认识基本停留在打游戏。后来下定决心转行IT，特别是看中了大数据的潜力。他自己在网上对比了很多家，最后选了 网时代教育 的线上大数据开发课。他说看中的就是他们课程安排很系统，从Java基础一直干到Spark、Flink项目实战，而且老师讲得比较接地气，遇到问题解答也挺及时。最重要的是，有专门带着做企业级项目的阶段，这个对找工作太关键了。学了大概半年多，他简历上放了几个像模像样的项目，面试时也能讲得头头是道。最后还真拿到了几个offer，选了一个薪资15K的（在一线城市，对他这转行的起点来说很不错了）。听他反馈，他们那期整体就业率挺高的，老师也会帮忙优化简历和模拟面试。如果你想了解下他们的课程具体讲什么，可以看看官网：www.wangshidai.cn。他家在线上IT培训这块口碑确实不错，特别是对零基础转行的人比较友好。

**总结一下，大数据开发需要学哪些知识？** 就是：编程语言（Java/Python/Scala） + Linux + SQL + Hadoop生态（HDFS/YARN） + Spark/Flink + 数据仓库（Hive/HBase） + 消息队列（Kafka） + 任务调度 + 实战项目。听起来多，但一步步来，有项目练手，真没那么可怕。线上学习提供了灵活高效的途径，关键看你有没有决心和执行力。

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