大数据人才的12种必学技术

大数据之所以被称为大数据，是因为这些海量数据的数量级已经达到TB、PB、EB级。传统的数据处理手段早已满足不了需求。

大数据处理技术涉及面非常广，不再是以往“一招鲜吃遍天”的局面了。主要有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等。

具体有哪些技术呢？我们一起来看一下。

1、Java编程

Java语言是基础，可以编写Web应用、桌面应用、分布式系统、嵌入式系统应用等。Java语言有很多优点，它的跨平台能力赢得了很多工程师的喜爱。

2、Linux基础操作命令

大数据开发一般在Linux环境下进行。

大数据工程师使用的命令主要在三方面：查看进程，包括CPU、内存；排查故障，定位问题；排除系统慢的原因等。

3、Hadoop

Hadoop中使用最多的是HDFS集群和MapReduce框架。

HDFS存储数据，并优化存取过程。

MapReduce方便了工程师编写应用程序。

4、HBase

HBase可以随机、实时读写大数据，更适合于非结构化数据存储，核心是分布式的、面向列的Apache HBase数据库。

HBase作为Hadoop的数据看，它的应用、架构和高级用法对大数据开发来说非常重要。

5、Hive

Hive作为Hadoop的一个数据仓库工具，方便了数据汇总和统计分析。

6、ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，可以协调为分布式应用程序。

ZooKeeper的的功能主要有：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务。