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我们知道大数据领域充斥着多种技术。因此，你学习与你的大数据工作角色相关的技术非常重要。这与任何常规领域有点不同，如数据科学和机器学习中，你可以从某些地方开始并努力完成这一领域内的所有工作。
任何想要调配应用程序的工程师必须知道的基本概念之一是Bash 脚本编程。你必须对linux和bash 脚本编程感到舒适，这是处理大数据的基本要求。
核心是，大部分大数据技术都是用Java或Scala编写的。但是别担心，如果你不想用这些语言编写代码，那么你可以选择Python或者R，因为大部分的大数据技术现在都支持Python和R。因此，你可以从上述任何一种语言开始。 我建议选择Python或Java。
然后，你需要熟悉云端工作。这是因为如果你没有在云端处理大数据，没有人会认真对待。 请尝试在AWS，softlayer或任何其他云端供应商上练习小型数据集。 他们大多数都有一个免费的层次，让学生练习。如果你想的话，你可以暂时跳过此步骤，但请务必在进行任何面试之前在云端工作。
接下来，你需要了解一个分布式文件系统。最流行的分布式文件系统就是Hadoop分布式文件系统。在这个阶段你还可以学习一些你发现与你所在领域相关的NoSQL数据库。下图可以帮助你选择一个NoSQL数据库，以便根据你感兴趣的领域进行学习。
现在，你决定是否要处理数据流或静止的大量数据。 这是用于定义大数据(Volume，Velocity，Variety和Veracity)的四个V中的两个之间的选择。
那么让我们假设你已经决定使用数据流来开发实时或近实时分析系统。 之后你应该采取卡夫卡(kafka)之路，或者还可以采取Mapreduce的路径。然后你按照你自己创建的路径。 请注意，在Mapreduce路径中，你不需要同时学习pig和hive，只学习其中之一就足够了。
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2022-09-20
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