大数据开发小白看过来，大数据开发学习内容盘点！
大数据作为时下最火的IT名词，是行业人士竞争的焦点。伴随着大数据时代的来临，大数据开发技术应运而生，从事大数据开发的技术人员也逐渐成为业内的“香饽饽”。如今，尽管大数据开发技术已趋于成熟，但想要做到【入门】，难度还是不小的。下面总结了大数据开发技术的学习内容！
JavaJava编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、MapReduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
Linux企业大数据平台往往是在Linux操作系统下运行的，因此，想从事大数据相关工作，需要熟悉Linux系统，包括其操作方法和相关命令。
HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，HDFS和MapReduce是其核心设计，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，是大数据开发必不可少的框架技能。
ZooKeeperZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
SparkSpark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，通过集群来提供实时的消息。
HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。
HbaseHbase是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
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