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1.大数据开发体系

大数据开发技术的学习体系是非常宽泛的，学习的知识不仅多而且难度巨大。因此在学习大数据开发过程中，既要学习并积累好编程基础知识、不断丰富和加强知识结构，也需要在实际的项目中锻炼自身、汲取更多的实战经验。

2.大数据需要学习哪些语言

大数据岗位的类型也能分为几部分：大数据和数据开发分析。大多数情况下，大数据主要使用 Java、Scala、R；Java、Scala主要用于开发，R语言主要用于数据分析。R语言在大数据方面确实非常强大，但它也是一种非常特定的编程语言，主要用于数据分析大数据开发基本上不用到它。

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3.学习大数据的相关领域

目前，大数据的应用越来越广泛，比如涉及到的金融大数据、交通大数据、医疗大数据等等的应用，应用范围之广显而易见，我们可以看出,大数据技术已经渗透到生活的方方面面;大数据的出现将人类社会带进了一个高速发展的时代，这不仅仅是信息技术发展的终极目标，也是人类社会发展核心的驱动力。

4.普通本科能学大数据吗

首先，普通本科生不仅可以学习大数据，更应该重视大数据相关技术的学习，随着工业互联网和产业结构升级的持续推进，未来大数据有大量的应用场景，掌握大数据技术也会为*生开辟出更大的就业空间。大数据的技术体系目前已经非常庞大了。

5.初学者怎么学习大数据开发

初学者学习大数据可以按照三个阶段来学习，*个阶段是学习程序设计知识，第二个阶段可以学习大数据平台知识，第三个阶段可以针对于某个行业场景来深入学习。程序设计也是大数据的基础，不管是大数据开发还是分析、大数据运维等任务，都离不程序设计，所以应该重视程序设计知识的学习。

6.数据分析的方向

数据分析的方向更倾向于业务方面，主要是通过挖掘数据的价值来推动企业的发展进步，现代化企业数字转化也最需要这样的人才。偏业务型类型的数据分析师对编程的要求也没那么高，如果你不是编程相关专业的话，那你可以考虑一下这个方向。

7.大数据开发需要掌握哪些技术

Linux&Hadoop生态体系基础知识、原理Linux体系、Python编程语言核心用法、Hadoop离线计算原理、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式锁、kafka分布式发布-订阅消息系统、spark分布式计算框架。

8.大数据开发存储

对大量的信息进行采集之后，需要有一个储存的数据库;大数据储存就是专用的储存器，以数据库的形式将采集的数据进行储存的过程，要有Hadoop、yarnQ、 hbase、 redis等 ,不同类型的数据用到的储存数据库也是不一样的。

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