数据，对于很多人来说想必是非常熟悉的东西了，在前几年数据可能对于我们来说是一个非常专业的词汇，但是随着时代的发展，数据几乎可以无孔不入，成为了我们生活中的关键，在我们日常生活中很多的工作，都会产生大量的数据，也是重要的关键。

那么，什么是大数据开发?简单的来说大数据开发就是大数据职业发展的方向之一，就好比人工智能是Python的发展方向一样。

从工作内容上来说，大数据开发主要就是负责数据的挖掘工作，数据清洗的发展，主要负责处理和大数据的应用工作，结合大数据可视化分析工程师，挖掘出更加具有价值的数据，为企业提供有效的支持和帮助。

大数据主要学习什么内容?包含以下几点：

阶段一：Java基础部分

Java基础部分包括：计算机基础、 Windows常用命令、文本编辑、二进制原理、Java基础、数组 →排序算法、OOP、Java IO、Java集合、Eclipse、Intellij IDEA、多线程技术、Java设计模式、Java NIO、Socket网络技术、MySQL、JDBC、Java反射技术、Java并发库、JVM等。

阶段二：Linux

Linux包括：VMware Workstation、CentOS、目录结构、Linux命令等。

阶段三：Hadoop

Hadoop包括：Hadoop介绍、Hadoop集群、Hadoop集群管理、hdfs、MapReduce、YARN、Hadoop高级管理等。

阶段四：Hive

Hive包括：Hive安装、Hive应用、Hive高级等。

阶段五：Avro与Protobuf

阶段六：ZooKeeper

ZooKeeper包括：ZooKeeper基础、ZooKeeper编程、ZooKeeper高级等。

阶段七：HBase

HBase包括：HBase基础、HBase应用、HBase架构以及HBase高级等。

阶段八：Phoenix

阶段九：Redis

阶段十：Flume

Flume包括：Flume基础、Flume高级等。

阶段十一：SSM

SSM包括：Spring、SpringMVC、Mybatis、SSM等。

阶段十二：Kafka

Kafka包括：Kafka基础、Kafka架构、Kafka高级等。

阶段十三：Scala

Scala包括：Scala基础、Scala控制结构、数据结构、OOP、集合、模式匹配、类型参数与隐式转换等。

阶段十四：Spark

Spark包括：Spark基础、Spark Job、Spark RDD、Spark Job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming、Spark ML等。

阶段十五：azkaban

阶段十六：Python与数据分析

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