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对于独自学习，可以说这并不容易！
学习大数据需要一个编程基础。大数据开发或应用程序不需要使用Java，您可以使用Python，Scala，Go语言等。但是仍然建议开始从Java Foundation开始学习。Java语言可以用作第一种入门语言，因为学习Java可以轻松地转移到其他字段，包括大数据。
从开发的角度来看，Java已经处于编程语言的成熟时期。将来，Java程序员需要在一个领域（例如大数据或人工智能）中更好地发展，以便它们可以成为更强大的工作场所竞争力和良好的发展空间。
目前，相对缺乏大数据的才能。爪哇有更多的人，并且有很多竞争。因此，建议学习大数据。最好学习大数据。
大数据工程师的Java程序员有良好的基本条件
对于Java程序员，大数据主流平台Hadoop是基于Java开发的，因此Java程序员从语言环境中更加顺利地切换到大数据开发方向。此外，大数据项目中的Java语言确实可以派上用场。因此，Java程序员有良好的基本条件来传输大数据工程师。当然，Hadoop的核心价值是提供分布式文件系统和分布式计算引擎。对于大多数公司而言，它不需要修改此引擎。这次，除了熟悉编程外，您通常还需要学习一些有关数据处理和数据挖掘的知识。特别是在数据挖掘工程师的方向上，您还需要掌握更多的工具和知识。
Java程序员的学习路线图：大数据位置：
步骤1：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，并学习相关的组件，例如Hadoop，MR，Spark，Hive，Hive，Hbase，Hbase，Redies，redies，kafka，等。
步骤2：算法和工具
学会了解各种数据挖掘算法，例如分类，聚类，关联规则，回归，决策树，神经网络等，精通数据挖掘程序工具：Python或Scala.T在目前，主流平台和框架提供了算法图书馆，例如Mahout和Spark在Hadoop上，您还可以通过学习这些接口和脚本语言来学习这些算法。
步骤3：数学
补充数学知识：高数量，概率理论和线条生成
步骤4：项目实践
1）开源项目：TensorFlow：Google的开源库有40,000多星，这非常出色，并且支持移动设备；
2）参加数据竞赛：Kaggle和国内天奇数据竞赛
3）通过业务实习获得项目经验
如果您只是进行大数据开发，操作和维护，则可以跳过第二和第三步。如果您专注于现有算法进行数据挖掘的应用，则也可以首先跳过第三步。
总结：
Java工程师可以更了解Hadoop的框架和生态。Java也开发了许多大数据SaaS级产品。因此，Java基础是切换到大数据的好起点。但是大数据是一个更广泛的领域，具有跨境知识和能力的人将在企业中更受欢迎。随着人工智能时代的出现，大数据将迎来10年的黄金开发。如果您准备好了，请立即开始操作！
Java的大数据非常有利。如果您想转移到大数据开发领域，那么选择数字职位开发是一个捷径。QianfengEducation拥有在线免费的Java在线公共课程。如果您尤其想进行更基本的开发，您也可以选择选择从位置，首先接触并削减曲线以拯救国家。因此，我需要从Digang开发中学到什么？1。一种基本语言：Java/Python/Scala：如果与Java相关的大数据相关的开发，那么这太容易了，可以跳过此项目。2。分布式存储和调度的理论：HDFS，纱线理论必须被理解和记忆。这些学习火花或蜂巢和SQL的优化是最基本的知识。
3. SQL框架必须是一个：Spark SQL/Hive SQL：如果您不了解蜂巢和火花，则选择学习Spark。现在，越来越多的公司削减了Spark.Spark与Spark Core和Spark SQL相关；SQL是熟练的，调整参数和原则的更好，最好理解一些源代码4。数字仓库建模和分层理论：这是数字仓库的方法。它必须掌握。该理论是在“维度建模的权威指南”一书中。吹牛，在观看时进行更多思考，结合您正在做的业务，想象如何将当前业务的主题分开，如何设计业务矩阵等。，大胆地想象还可以。5。其他需要了解的：与大数据相关的建筑理论，OLAP，数据湖等。您知道的越多，越好越好，主要角色是帮助理解一组大数据。互联网上的其他公司是体系结构的结构，我们必须知道每个组件在体系结构中的作用是什么。还有其他一些框架组件：kafka，presto，druid，flink等。，了解过程。如果您想了解更多有关相关知识的信息，建议您去Qianfeng教育学习。Qianfeng Education目前在18个城市中拥有22个校园，每年培养20,000多个高质量的才能，并建立建立人才运输与20,000多家国内企业的合作。
结论：以上是有关Java和爬行动物的主要CTO注释的全部内容，这些内容更容易转动大数据。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。不要忘记在此网站上找到大数据的相关内容。