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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.如何成为大数据开发工程师

以大数据开发为例子，初学者要学习的知识量还是很大的，涉及到操作系统、编程语言、算法设计数据结构数据库大数据平台等内容，在学习这些内容的过程中，还需要辅助大量的实验。刚开始学习语言编程*的得就从Java开始。

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。

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4.本科生能学大数据设置吗

本科生学习大数据可以立足于自身的专业特点来选择不同的学习切入点，根据数据的分析来制定一些广告。当前数据分析有两种常见的方式，一种是统计学方式，另一种则是机器学习方式分，这两种方式的初期学习难度并不算高。

5.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。

6.数据采集与预处理

采集一些文件数据的数据库提供保障、关系数据库的一些应用程序接入等。在数据量小的时候能写个脚本把日志存储到系统里，随着数据量的不断增加，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案，不断地优化。

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