好程式設計師分享Java轉行大資料該怎麼規劃學習？

　　好程式設計師分享Java轉行 大資料該怎麼規劃學習？學習過Java之後在學習大資料相對會輕鬆一些，主要是要分清你要先從那個方向入手

　　

1.  大資料開發工程師，這個比較適合剛剛從Java轉換過來的人員做，主要學習HDFS，MapReduce，Yarn，Hive，Flume，Sqoop，Spark等技術即可轉轉型。

 

2.  數倉工程師：這個需要SQL基礎好一些，其他環境配置基本上公司已經完成，主要是針對Hive方向的開發和資料倉儲的建模擦操作 。

 

3.  實時工程師：這個主要針對的是Spark部分，SparkStreaming是老牌的實時處理，相對公司使用還是比較多的，近年來阿里收購了Flink之後,加速了Flink在國內的步伐，所以這個flink最好也要學習，Storm就可以適當的瞭解 。

 

　　 4.資料探勘：需要學習完成大資料體系，也就是大資料開發工程需要學習的，除了這些外要學會 ， 機器學習R語言主要是為了統計分析和繪圖，在Hadoop生態圈中是有自己的機器學習庫的mahout提供可擴充套件的機器學習領域經典演算法的實現，包括聚類、分類、推薦過濾、頻繁子項挖掘等，且可透過Hadoop擴充套件，但是鑑於MapReduce的效能，建議學習Spark MLlib： MLlib是Spark是常用的機器學習演算法的實現庫，支援二元分類，迴歸，聚類以及協同過濾等演算法。同時也包括一個底層的梯度下降最佳化基礎演算法。除了之外，也可以學系python，python中也有一套完整的機器學習庫 ， 可參考好程式設計師大資料學習路線。