C 適合大型桌面軟件的開(kāi)發(fā)，幾乎所有的大型桌面軟件都是用C 開(kāi)發(fā)的，可見(jiàn)C 是一種非常強(qiáng)大的語(yǔ)言。C#適合非計(jì)算機(jī)專業(yè)，以工業(yè)應(yīng)用為主的人。因?yàn)椴恍枰莆仗嗉寄?，上手快，所以很受非?jì)算機(jī)專業(yè)的人歡迎?？梢哉f(shuō)C#的出現(xiàn)改變了人們對(duì)程序的恐懼，老少皆宜。Java不用多說(shuō)，現(xiàn)在全世界都在流行，適合網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)和手機(jī)開(kāi)發(fā)。Java誕生于網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，所以學(xué)習(xí)Java就是學(xué)習(xí)Web開(kāi)發(fā)，桌面軟件還在C 的河流上。

1。Big 數(shù)據(jù)架構(gòu)東西和構(gòu)件企業(yè)Big 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)大部分是按照開(kāi)源的技能結(jié)構(gòu)構(gòu)建的，包括基于Hadoop、Spark、Storm和Flink的一系列構(gòu)件結(jié)構(gòu)，以及它們的生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)件。2.加深對(duì)SQL等數(shù)據(jù)圖書(shū)館解決方案數(shù)據(jù) 工程師需要了解數(shù)據(jù)圖書(shū)館管理系統(tǒng)的理解，加深對(duì)SQL的理解。同樣的其他數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案，如Cassandra或MangoDB，也應(yīng)該可以理解，因?yàn)椴⒉皇敲總€(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)都是按照可識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建的。

數(shù)據(jù)像Redshift或Panoply這樣的倉(cāng)庫(kù)解決方案，以及像StitchData或Segment這樣的ETL東西都非常有用。4.根據(jù)Hadoop的分析，需要對(duì)ApacheHadoop的數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)有深入的了解，至少需要HBase、Hive、MapReduce的知識(shí)存儲(chǔ)。5.編碼和開(kāi)發(fā)能力是數(shù)據(jù) 工程師的重要要求，主要掌握J(rèn)ava、Scala和Python，這在數(shù)據(jù)中非常重要。

1，Need 要學(xué)學(xué)習(xí)Java基礎(chǔ)很多人都很好奇想學(xué)數(shù)據(jù)Need要學(xué)Java，正確答案是肯定的。一方面，Java是目前應(yīng)用最廣泛的編程語(yǔ)言，它有很多特點(diǎn)，特別適合作為大型數(shù)據(jù)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言；另一方面，Hadoop等很多大型數(shù)據(jù)處理技術(shù)都是用Java開(kāi)發(fā)的，比如Apache的基于Java的HBase、Accumulo和ElasticSearchas。所以學(xué)習(xí)Hadoop的一個(gè)首要條件就是掌握J(rèn)ava編程。

Hadoop是開(kāi)源的分布式計(jì)算 分布式存儲(chǔ)平臺(tái)，是一個(gè)大型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施?？梢源罱≒B級(jí)的大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)、加工、分析、統(tǒng)計(jì)等服務(wù)。在這個(gè)階段，你必須掌握Hadoop的核心組件，包括分布式文件系統(tǒng)HDFS、資源調(diào)度管理系統(tǒng)YARN和分布式計(jì)算框架MapReduce。

1，Cognizant數(shù)據(jù)Big數(shù)據(jù)其實(shí)就是數(shù)據(jù)，但也包含了一些新特性，數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛；數(shù)據(jù)多樣化格式(結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，Excel文件等。);數(shù)據(jù)量大(至少TB級(jí)別，甚至PB級(jí)別)；數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)。2、大數(shù)據(jù)技能要求Python語(yǔ)言:寫(xiě)一些腳本的時(shí)候用。Scala語(yǔ)言:編寫(xiě)Spark程序的最佳語(yǔ)言，當(dāng)然也可以選擇Python。

Hue，Zepplin:任務(wù)執(zhí)行管理和結(jié)果查看的圖形化工具。Allluxio，Kylin等，:通過(guò)預(yù)處理存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)來(lái)加速操作的工具。3.必須掌握的技能:HBase(、Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark(Core Spark SQL Spark Streaming)、輔助小工具(SQOOP/Flueme/OOZIE/Hue)等，)。