小編給大家分享一下Java大數(shù)據(jù)工程師的學(xué)習(xí)路線是什么，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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對(duì)于Java程序員，大數(shù)據(jù)的主流平臺(tái)hadoop是基于Java開發(fā)的，所以Java大數(shù)據(jù)程序員從語(yǔ)言環(huán)境上更為順暢，另外很多基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用框架也是Java的，所以在很多大數(shù)據(jù)項(xiàng)目里掌握J(rèn)ava語(yǔ)言是有一定優(yōu)勢(shì)的。

當(dāng)然，hadoop核心價(jià)值在于提供了分布式文件系統(tǒng)和分布式計(jì)算引擎，對(duì)于大部分公司而言，并不需要對(duì)這個(gè)引擎進(jìn)行修改。這時(shí)候除了熟悉編程，你通常還需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)挖掘的一些知識(shí)。尤其是往數(shù)據(jù)挖掘工程師方向發(fā)展，則你需要掌握更多的算法相關(guān)的知識(shí)。

對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師而言，雖然也需要掌握編程工具，但大部分情況下是把hadoop當(dāng)做平臺(tái)和工具，借助這個(gè)平臺(tái)和工具提供的接口使用各種腳本語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)挖掘。因此，如果你是往數(shù)據(jù)挖掘工程方向，那么，熟練掌握分布式編程語(yǔ)言如scala、spark-mllib等可能更為重要。

Java大數(shù)據(jù)工程師的學(xué)習(xí)路線圖：

第一步：分布式計(jì)算框架

掌握hadoop和spark分布式計(jì)算框架，了解文件系統(tǒng)、消息隊(duì)列和Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)，學(xué)習(xí)相關(guān)組件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等；

第二步：算法和工具

學(xué)習(xí)了解各種數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，熟練掌握一門數(shù)據(jù)挖掘編程工具：Python或者Scala。目前主流平臺(tái)和框架已經(jīng)提供了算法庫(kù)，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以從學(xué)習(xí)這些接口和腳本語(yǔ)言開始學(xué)習(xí)這些算法。

第三步：數(shù)學(xué)

補(bǔ)充數(shù)學(xué)知識(shí)：高數(shù)、概率論和線代

第四步：項(xiàng)目實(shí)踐

1)開源項(xiàng)目：tensorflow：Google的開源庫(kù)，已經(jīng)有40000多個(gè)star，非常驚人，支持移動(dòng)設(shè)備；

2)參加數(shù)據(jù)競(jìng)賽

3)通過(guò)企業(yè)實(shí)習(xí)獲取項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

如果你僅僅是做大數(shù)據(jù)開發(fā)和運(yùn)維，則可以跳過(guò)第二步和第三步，如果你是側(cè)重于應(yīng)用已有算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，那么第三步也可以先跳過(guò)。

以上是Java大數(shù)據(jù)工程師的學(xué)習(xí)路線是什么的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

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