介绍大数据编程语言

1. 大一，学的大数据，应该熟练掌握哪些编程语言？
2. 学习大数据需要具备怎样的编程能力？
3. 请问大数据应用技术都要学什么？

大一，学的大数据，应该熟练掌握哪些编程语言？

大数据是我的主要研究方向之一，同时我也是一名计算机专业的教育工作者，所以我来回答一下这个问题。

首先，大一期间应该把学习精力主要放在基础学科上，包括数学课程和统计学课程，因为大数据是一个典型的交叉学科，数学和统计学对于大数据专业的学生来说是非常重要的。从某种程度上来说，数学和统计学能够决定大数据研发人员未来的成长高度，因此一定要在大一、大二期间打下一个扎实的基础。

如果在大一期间还有一定的业余时间可以用来学习编程语言，那么可以从Java、Python、R等语言当中选择一门学习一下。现在不少专业都有大数据方向，对于计算机专业的大数据方向来说，可以选择从J***a语言开始，对于统计学、金融学等专业的大数据方向来说，可以从Python或者R开始。不同学校在打造大数据专业的时候往往都会有所侧重，比如工科类高校大多会以计算机专业为班底来打造大数据专业，而财经类高校通常会以统计学为班底来打造大数据专业。

在编程语言的选择上，最好参考一下本专业的课程计划，如果专业课程中会讲解J***a语言，那么最好就不要再选择J***a语言了，可以选择Scala、R、Python或者Go等语言，这样可以有更丰富的知识结构，在不同场景下可以***用更适合的编程语言。

如果计算机基础知识比较薄弱，那么从Python语言开始学起是个不错的选择，一方面Python语言的语法比较简单，另一方面Python语言的实验环境也比较容易搭建，对于初学者来说会更容易建立在学习信心。

最后，对于大数据方向的学生来说，如果条件允许的话，可以考虑一下继续读研。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

学习大数据需要具备怎样的编程能力？

做大数据开发需要具备一定的编程能力，这个编程能力主要体现在以下三个方面：

第一，对编程语言的语法要比较清晰。大数据开发可以使用的编程语言比较多，包括J***a语言、Python语言、Scala语言等。一般情况下在Hadoop平台下使用J***a和Python比较多，在Spark平台下使用Scala语言比较多。以J***a语言为例，作为大数据开发程序员来说，要掌握J***a面向对象的编程过程，J***a多线程开发、J***a网络开发、J***a数据库开发等基础部分内容，当然如果要做落地应用，还需要掌握J***a Web开发的相关内容（我在头条上写了关于学习J***a和Python的系列文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号并查看）。

第二，掌握常见算法的实现。大数据开发大部分情况下都是对数据进行各种操作（排序、分析）等，而操作这些数据就需要使用各种常见的大数据算法，比如最常见的排序算法等。算法设计与实现是大数据开发的重点内容，所以这部分能力的要求比较高。不同语言的实现过程[_a***_]稍微有一些区别的，Python语言在做算法实现方面要比J***a语言简单一些。

第三，掌握平台知识。大数据编程是基于大数据平台的，所以掌握大数据平台的知识是做大数据开发的重要基础。比如Hadoop平台本身是***用J***a语言开发的，所以与J***a语言的整合还是比较好的，当然使用Python编程也可以。不管使用什么语言，都需要了解平台对开发的各种支撑。

总的来说，大数据开发需要学习的内容还是比较多的，除了编程语言自身的内容以外，还需要学习算法的设计与实现。另外，大数据平台有一系列功能模块和组件，要想合理利用这些模块同样需要一个学习的过程。

大数据开发不建议在脱离项目的情况下进行，建议在实际项目中一边学习一边使用，这样的效果会比较好。

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

我是LakeShen，专注大数据技术、互联网科技见解、程序员经验分享。

作为一名软件开发工程师，我现在从事的就是大数据方向。结合我当年校招找工作的经历，个人认为，大数据中不同岗位对于编程能力的要求是不一样的，如果你选择的是大数据平台开发或者大数据基础组件开发，这两种岗位会对你的编程能力有一定的要求，如果你选择数据研发(ETL)、大数据分析师(BI)、大数据运维这三种岗位，那么你的代码编程能力就不是那么重要(代码编程能力不是你应聘的硬性条件)，更多的是考查你对于数据方面的理解，对于业务和数据中潜藏数据价值的分析，下面我来具体分析大数据需要具备怎样的编程能力。

如果你选择大数据平台开发，首先第一点，你需要掌握一门编程语言，比如J***a语言。对于J***a语言的基础语法、***底层原理源码的实现、J***a多线程、J***a虚拟机等等，如果你希望能够进入到大厂的话，这些知识点你都必须掌握的非常牢固。对于大数据平台开发同学，其工作主要使用J***a语言编写用户使用的大数据平台，用到的后端技术主要是Spring Boot。你也需要学习Spring和Spring Boot相关技术、Mybatis、Json使用等等。Spring技术中最基础的技术，AOP(面向切面编程)和IOC(控制反转)。

如果你大数据组件开发，由于大数据很多组件都是使用J***a进行编写，你最好也能够有一门自己擅长的语言，同时，由于你是对大数据组件进行开发，你必须对你所选择的大数据组件的原理和源码要有很深的理解，比如你选择Hadoop,你需要了解到Hadoop 的MapReduce原理、HDFS上传数据和下载数据的流程原理、Yarn是如何管理***的等等。你也需要有一定的大数据组件运维能力，因为你需要保证线上大数据组件的稳定性。

ETL同学、数据分析同学(BI)、大数据运维同学对于代码编程能力的要求没有那么高，ETL同学在应聘的时候，更多的是考查你的SQL语言的使用以及数据仓库方面的理论知识，对业务数据的建模思想。数据分析同学，需要考查你对于数据中隐藏价值的洞察力，同时你的PPT能力也是你的加分项，所以对于数据分析同学，并不是只有计算机专业的同学才能选择，有很多其他专业的同学也可以选择大数据分析。大数据运维同学，可能更多的是考查你Linux命令的使用，你对Linux系统的理解、相关Shell脚本的编写等等，因为现在互联网企业几乎都将服务器安装在Linux系统，你以后做的也主要是对这些机器稳定性运维，所以你需要对Linux系统有很深的理解。

大数据开发技术的学习对于现阶段来说是非常重要的，企业对大数据开发技术的需求在逐渐增大，市场上相关大数据开发岗位在逐渐增多，在未来的发展过程中，大数据开发的发展空间会相对比较大，小伙伴对大数据开发技术的学习是一个不错的选择。

大数据开发技术所涵盖的技术体系是比较庞大的，小伙伴想要学好大数据开发技术知识，是需要具有一定的编程基础知识的沉淀，而且还需要有一定的数学和统计学基础。但是小伙伴不用灰心，对于零基础小伙伴想要学习大数据开发技术知识，大数据培训是一个比较靠谱的学习方式，小伙伴在大数据培训班不仅能够系统完善的学习相关开发技术知识，还可以积累一定的实战经验。

1.相关基础知识的学习积累

小伙伴初学大数据开发技术主要以基础知识为主，涉及到操作系统（Linux）、数据库、编程语言（J***a、Python、Scala）、算法设计基础以及统计学基础知识。这一过程虽然内容比较多，还好所学到知识都不是很难。对于零基础小伙伴在这一阶段的学习过程中，最好是能够写一些相关的小项目，同时通过大数据培训班老师的指导，相信很快能够达到入门的阶段性学习。

2.大数据平台开发学习

接下来学习的内容主要以大数据平台为主，对于初学大数据开发技术的小伙伴来说最好选择开源的大数据平台，比如Hadoop、Spark就是不错的选择，而且大数据培训班都会有相关的案例为你提供一些学习资料，让小伙伴更容易上手学习。

3.项目实战案例的练习

小伙伴想要学好大数据开发技术知识，除了理论基础知识的积累，还需要结合相关的项目实战案例的练习来深入学习理解大数据开发技术知识，实践的内容主要分为三个大的任务，分别是大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，由于不同的岗位往往需要掌握不同的实践能力，所以掌握更多的实践知识能够在一定程度上提升自己的岗位适应能力。

小伙伴在学习大数据开发技术知识的过程中，虽然大数据开发技术基础知识的积累很重要，但是也不要忽略了实战项目案例的练习，小伙伴可以通过项目实战案例的练习锻炼解决问题的能力，能够更快的适应公司的开发流程，这些年来，尚硅谷大数据培训机构一直坚持全程面授教学模式，以理论实践相结合的教学方式传授相关的大数据开发技术知识和开发经验，让小伙伴少走弯路，同时，培训班还有相关的大数据视频供小伙伴下载学习！

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请问大数据应用技术都要学什么？

首先，做大数据要有J***a语言和Linux操作系统两项基础，在大数据开发上，这两项是学习大数据应用技术的重要基石。

这里不谈具体的课程，只说现在市场主流选用的几代大数据处理框架，对这几代框架技术有相应程度的掌握，基本上找工作也不愁了。

Hadoop

Hadoop是大数据处理第一代框架，至今也仍然占据重要的市场地位，Hadoop必学。

Hadoop核心组件，HDFS、MapReduce和YARN，整个Hadoop生态圈发展至今已有超过20个组件框架，都需要有所了解和掌握。

Spark

Spark是用来弥补基于Hadoop的MapReduce引擎，在处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别喜欢它。

Storm

Storm是开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流。Apache Storm***用Clojure开发。Storm有很多应用场景，包括实时数据分析、联机学习、持续计算、分布式RPC、ETL等。

Flink

大数据是我的主要研究方向之一，目前也在指导大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

大数据应用技术专业主要以培养大数据应用技能为主，相对于数据科学与大数据专业来说，大数据应用技术专业主要培养技能型人才，以满足广大传统行业对于大数据应用人才的需求。大数据应用技术专业的毕业生未来可以从事的岗位包括数据***集、数据整理、大数据运维、数据分析、大数据应用开发等。

在知识结构的设计上，大数据应用技术涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容，另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。数学和统计学是大数据技术的重要基础，即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。

编程语言的学习通常会集中在J***a、Python、Scala、R等编程语言上，从目前就业的角度出发，J***a是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位，那么需要重点学习一下编程语言部分。

大数据平台的学习是大数据应用技术的重点学习内容之一，大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台，同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。经过多年的发展，目前大数据平台的组件已经逐渐丰富，所以这部分学习内容也相对比较多。

数据分析工具的学习可以从基本的Excel开始，然后进一步学习各种BI工具，在学数据分析工具的过程中也涉及到一些常见的数据分析算法以及数据库知识。

最后，随着大数据技术逐渐落地到广大的传统行业，未来大数据应用专业的就业前景还是比较广阔的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

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