Java轉行大數據該怎麼規劃學習

　　Java轉行大數據該怎麼規劃學習，學習過Java以後在學習大數據相對會輕鬆一些，主要是要分清你要先從那個方向入手

 

1. 大數據開發工程師，這個比較適合剛剛從Java轉換過來的人員作，主要學習HDFS，MapReduce，Yarn，Hive，Flume，Sqoop，Spark等技術便可轉轉型。

 

1. 數倉工程師：這個須要SQL基礎好一些，其餘環境配置基本上公司已經完成，主要是針對Hive方向的開發和數據倉庫的建模擦操做。

 

1. 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，相對公司使用仍是比較多的，近年來阿里收購了Flink以後,加速了Flink在國內的步伐，因此這個flink最好也要學習，Storm就能夠適當的瞭解。

 

4.數據挖掘：須要學習完成大數據體系，也就是大數據開發工程須要學習的，除了這些外要學會，機器學習R語言主要是爲了統計分析和繪圖，在Hadoop生態圈中是有本身的機器學習庫的mahout提供可擴展的機器學習領域經典算法的實現，包括聚類、分類、推薦過濾、頻繁子項挖掘等，且可經過Hadoop擴展，可是鑑於MapReduce的性能，建議學習Spark MLlib： MLlib是Spark是經常使用的機器學習算法的實現庫，支持二元分類，迴歸，聚類以及協同過濾等算法。同時也包括一個底層的梯度降低優化基礎算法。除了以外，也能夠學系python，python中也有一套完整的機器學習庫。