对于很多初级开发者，或者还没什么实际开发经验的人来说，大数据相关技能看起来特别吓人，因为一堆特别复杂的英文名词，以及听起来难度极高的各种“架构”。
但真正去学习上手，你就会发现，这个被传得神乎其技的技术，并没有想象中的那么难，甚至还有点有意思。
对于每一个想往更高层次发展的技术人来说，后台数据处理，数据架构的搭建、数据性能的优化，都是绕不过去的技能。而且，随着企业数据量的快速增加，后台数据架构开发的需求会越发明显，掌握大数据相关的技能，个人能力可以获得更高维度地提升。
从大部分的招聘需求来看，大数据开发相关的岗位技能需求大致如下：
写代码：Java开发/Linux开发环境
数据库：Mysql/MongoDB等，有一定调优经验
分布式：Hadoop/Hive/Spark/Storm / HBase等
加分项：大数据分析、机器学习、问题排查能力
注：一般而言，同类型的工具掌握一种即可
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以目前最主流的Hadoop大数据开发为例，主要的细分技能体系如下：
01. Java编程(分布式、)
02. Linux 开发环境
03. Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）
04. HBase（JavaAPI操作 ）
05. Hive(查询、函数、视图）
06. Sqoop&Flume（数据采集）
07. 其他：Pig、HUE、HA等
这些技能是如何被用到工作中？在整个大数据开发的流程中起着什么样的作用呢？一个图就可以说明。
大数据后台基本流程架构图
其实整个大数据后台的流程很清晰，主要涉及数据抽取、文件存储、数据存取、数据计算、数据分析应用等过程。
而Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算条件。
有了整体的知识架构，并且熟悉了大数据开发应用的流程，再来规划学习的路径就清晰多了。一般经过四个阶段，就可以掌握大数据开发核心技能。
1.Linux和Java基础
编程语言是完成项目开发的基础。Java有完善的开发生态，且主流大数据开发均以Java实现，所以需要掌握基本的Java编程，并且了解Linux开发环境，能够搭建可用的服务架构。
Java基础、虚拟机、多线程
JavaWeb和数据库
Linux基本语法、shell编程
2.Hadoop核心框架
这个部分主要学习Hadoop体系中最核心的HDFS和MapReduce，掌握大数据的核心存储和计算。
HDFS的shell操作（常用命令和参数）
HDFS的Java应用开发（数据采集、存储、文件）
MapReduce编程（规范、运行、调试）
MapReduce计算程序（排序、分区、优化）
3.Hadoop数据生态
主要是围绕Hadoop数据库开发的一系列重要工具，比如HBase、Hive、Flume等，主要是训练数据的清洗、处理、分析的技能。
HBase数据操作（读、写、更新）、基本架构
Hive数据存储与计算（表搭建、分区、查询、函数）
Flume&Sqoop采集、导出系统实现
Pig进行数据处理与数据分析
4.可视化管理及集群
通过以上的学习，Hadoop的核心已经掌握，然后就是形成工程化的思维，对整个大数据架构进行管理。
HUE可视化管理（与HBase、Hive集成）
HA集群：Zookeeper搭建高可用的集群环境
所以，其实一套流程下来，就形成了清晰的学习规划，并且在这个过程中你知道每个部分需要掌握哪些知识，这些技能是去实现哪些应用。
正好，基于Hadoop完整的生态体系，以及这样的学习路径，我们设计了一门适合入门，又深入大数据核心技能的课程 ——《Hadoop大数据开发》。
Hadoop核心技能体系
课程以目前主流的大数据系统架构为基础，通过“数据采集、清洗、存储处理、提取分析和应用”的全流程。深入浅出Hadoop大数据开发各组件的核心技术、原理和项目实践。
包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎，如HDFS、Mapreduce、HBase、Hive、HUE、Pig、Sqoop、Flume、Zookeeper等。
对标岗位：Hive开发工程师、Hadoop开发工程师
延伸岗位：大数据分析师，大数据开发工程师，大数据项目/产品经理
轻松上手大数据开发
课程涉及了一套完善的项目开发流程，帮助你从开始入门，掌握大数据核心技术，并真正上手开始项目实战，获得完整的开发经验。
课程中有非常完善的课后资料，涵盖知识点、笔记、源码、拓展材料等重要的学习资源，减少你收集资料的时间，提升学习效率。
全流程案例，手把手写代码
课程中每个部分都涉及到具体的实践案例，并且有详细的代码过程，让你轻松复现项目案例，完成从理论到实践的跃迁。
你能够掌握哪些技能
01. 掌握Hadoop生态体系全方位技能，并能够构建大数据分布式系统；
02. 利用HDFS和MapReduce构建分布式文件系统，实现大规模数据存储与计算；
03. 使用NoSQL数据库HBase，在普通PC Service搭建起大规模结构化存储集群；
04. 利用Sqoop和Flume实现大规模数据的高速采集、处理、聚合与传输；
05. 熟练使用分布式查询引擎Hive，并通过Pig平台分析大规模数据；
06. 掌握HUE及Zookeeper，对整个大数据系统进行管理和调度 ；
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