大数据开发需要学习哪些技术？

大数据开发其实分两种

第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序

第二类是对大数据处理系统本身进行开发

第一类工作更适用于data

大数据基础——java语言基础方面

（1）Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

（2）HTML、CSS与Java

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（3）JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

（1）分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算

（2）storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解

大数据分析—AI（人工智能）Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、

Python机器学习

Python机器学习、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析

大数据是互联网发展的方向，大数据人才是未来的高薪贵族。随着大数据人才的供不应求，大数据人才的薪资待遇也在不断提升