java大数据好学吗,java做大数据必学技术

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　　对于Java程序员来说，大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的，所以Java大数据程序员的语言环境更加流畅。另外，很多基于大数据的应用框架也是Java，所以在很多大数据项目中掌握Java语言是有一定优势的。

　　当然，hadoop的核心价值在于提供分布式文件系统和分布式计算引擎。对于大部分公司来说，没有必要改装这个引擎。这时候除了熟悉编程，通常还需要学习一些数据处理和数据挖掘的知识。尤其是数据挖掘工程师方向，需要掌握更多算法方面的知识。

　　对于数据挖掘工程师来说，虽然也需要掌握编程工具，但是hadoop在大多数情况下是作为一个平台和工具，通过这个平台和工具提供的接口，使用各种脚本语言进行数据处理和数据挖掘。所以如果你是数据挖掘工程方向的，掌握scala、spark-mllib等分布式编程语言可能更重要。

　　Java大数据工程师学习路线图；

　　第一步：分布式计算框架

　　掌握hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等相关组件。

　　第二步：算法和工具

　　学习各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等。并掌握一个数据挖掘编程工具：Python或Scala。目前主流的平台和框架都已经提供了算法库，比如hadoop上的Mahout，spark上的Mllib。你也可以通过学习这些接口和脚本语言来学习这些算法。

　　第三步：数学

　　数学补充知识：高数，概率论，线性生成。

　　第四步：项目实践

　　1)开源项目：tensorflow:Google的开源库，有超40,000 star，很神奇，支持移动设备；

　　2)参与数据竞赛

　　3)通过企业实践获得项目经验。

　　如果只做大数据开发和运维，可以跳过第二步和第三步。如果你专注于应用现有的算法进行数据挖掘，你也可以先跳过第三步。这就是java大数据的细节。请多关注我们的其他相关文章！

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