轉行大數據方向需要學什么?以轉行為目的，我們就需要一條盡可能高效的學習路線。之前的大數據需要掌握一定的java基礎，門檻會比較高，對新手的難度比較大，現在初學者學習大數據，可以學習Python，更適合零基礎入門，效率更快。

　　下面就來介紹一下大數據方向需要學什么：

　　第一階段：大數據開發(fā)簡介

　　1、MySQL 數據庫和 SQL語法

　　MySQL可以處理千萬條記錄的大型數據庫，采用標準的SQL數據語言形式，MySQL可以安裝在不同的操作系統上，并提供多種編程語言的操作接口，包括C、C++、Python、 Java、Ruby 等。支持多個存儲引擎。

　　SQL是客戶端和MySQL服務器之間通信和通信的語言。

　　2、Kettle 和 BI 工具

　　Kettle 是一個端到端的數據集成平臺。其部分功能包括：免代碼拖拽式數據管道構建、多數據源對接、數據管道可視化、模板化開發(fā)數據管道、可視化調度任務、深度Hadoop支持、數據任務下推Spark集群、數據采礦和機器學習支持。

　　3、Python 與數據庫交互

　　在實際的生產任務中，幾乎所有的數據都存在于數據庫中，因此與數據庫的交互就成為了不可避免的事情。在Python代碼中與mysql數據庫交互，需要使用第三方模塊“pymysql”

　　第二階段：大數據核心基礎

　　1、Linux

　　Linux 作為一種操作系統，可以管理內存、調度進程、處理網絡協議棧等等。大數據的開發(fā)基于開源軟件平臺。大數據的分布式集群(Hadoop、Spark)建立在多個Linux系統之上，在Linux終端窗口中輸入對集群的執(zhí)行命令。根據Linux基金會的研究，86%的企業(yè)已經使用Linux操作系統搭建大數據平臺。 Linux 占上風。

　　2、Hadoop 基礎知識

　　Hadoop 是一種能夠分布式處理大量數據的軟件框架。 Hadoop 以可靠、高效和可擴展的方式處理數據。它擅長存儲大型半結構化數據集。還非常擅長分布式計算——跨多臺機器快速處理大量數據。 Hadoop框架的核心設計是：HDFS和MapReduce。 HDFS為海量數據提供存儲，MapReduce為海量數據提供計算。

　　MapReduce 和 Hadoop 相互獨立，實際上可以很好地協同工作。 MapReduce 是一種用于處理大量半結構化數據的編程模型。

　　3、大數據開發(fā) Hive 基金會

　　hive 是一個基于 Hadoop 的數據倉庫工具，用于數據的提取、轉換和加載。它是一種用于存儲、查詢和分析存儲在 Hadoop 中的大規(guī)模數據的機制。 Hive數據倉庫工具可以將結構化數據文件映射成數據庫表，并提供SQL查詢功能，可以將SQL語句轉換為MapReduce任務執(zhí)行。 Hive 的優(yōu)點是學習成本低，通過類似的 SQL 語句可以實現快速的 MapReduce 統計，使 MapReduce 更簡單，無需開發(fā)特殊的 MapReduce 應用程序。 Hive 非常適合數據倉庫的統計分析。

　　第三階段：千億級數倉技術

　　1、企業(yè)級在線教育項目實戰(zhàn)(Hive數倉項目全流程)

　　以真實項目為驅動，學習離線數倉技術。建立集團數據倉庫，統一集團數據中心，對分散的業(yè)務數據進行集中存儲和處理;從需求調研、設計、版本控制、研發(fā)、測試到實施，覆蓋項目全流程;挖掘和分析海量用戶行為數據，定制多維數據集合，形成數據集市，供各種場景主題使用。

　　第四階段：PB內存計算

　　1、Python編程基礎+進階

　　Python 是基于 ABC 語言發(fā)展而來的。 Python 語法和動態(tài)類型，以及解釋語言的性質，使其成為大多數平臺上用于腳本和快速應用程序開發(fā)的編程語言。隨著版本和語言的不斷更新，新功能的加入逐漸被用于獨立、大型項目的開發(fā)。 Python語言的語法非常簡潔明了，即使是非軟件專業(yè)的初學者也很容易上手。與其他編程語言相比，Python語言實現相同功能的實現代碼往往最短。

　　2、Spark技術棧

　　Spark 是大數據系統的明星產品。它是一個可以處理海量數據的高性能分布式內存迭代計算框架。本課程是基于Python語言學習Spark3.2開發(fā)的。課程講解注重理論聯系實際，高效快捷，深入淺出，讓初學者快速掌握。讓經驗豐富的工程師也有所收獲。

　　3、大數據Flink技術棧

　　Flink 的核心是流式數據流執(zhí)行引擎，為數據流的分布式計算提供數據分發(fā)、數據通信和容錯機制。 Flink 基于流執(zhí)行引擎，提供了許多更高抽象級別的 API 供用戶編寫分布式任務。 Flink 還可以輕松地與 Hadoop 生態(tài)系統中的其他項目集成。例如，Flink 可以讀取存儲在 HDFS 或 HBase 中的靜態(tài)數據，使用 Kafka 作為流數據源，直接復用 MapReduce 或 Storm 代碼，或通過 YARN 集群資源應用等。

　　4、Spark離線數倉工業(yè)項目實戰(zhàn)

　　通過大數據技術架構解決工業(yè)物聯網制造行業(yè)的數據存儲與分析、可視化、個性化推薦問題。一站式制造項目主要基于Hive數據倉庫分層存儲各種業(yè)務指標數據，基于sparkSQL進行數據分析。核心業(yè)務涉及運營商、呼叫中心、工單、加油站、倉儲物資等。

　　轉行大數據方向需要學什么就介紹到這里啦，大數據需要學習的內容其實比較多，自學耗時很長，如果是本著轉行的目的，那么建議大家還是參加大數據培訓更好，畢竟培訓班有實踐項目，學習周期也更短，5-6個月左右，培訓結束后自身的競爭力要比自學好很多。更多關于大數據培訓的問題，歡迎咨詢千鋒教育在線名師，如果想要了解我們的師資、課程、項目實操的話可以點擊咨詢課程顧問，獲取試聽資格來試聽我們的課程，在線零距離接觸千鋒教育大咖名師，讓你輕松從入門到精通。