学大数据开发的学习方向是从Java开始学起的。 Java开发语言是大数据开发的基础。 主流的大数据技术框架都支持Java编程和Java API。 接下来是Scala，它是Spark框架的编程语言。 然后学习Spark源代码也非常有用。
大数据分析的方向主要是Python和R语言。 当然，截止目前为止，Python在大数据分析中的接受度更高。 Python在分析方面更强大，而R在统计方面更强大。
接下来是大数据技术框架的研究，包括一系列框架及其生态系统，例如Hadoop，Spark，Storm，Flink等。其中有许多具体内容，这也是一个难点。
以Hadoop为例。 YARN，HDFS，Mapreduce和生态系统的核心组件还包括HBASE，flume，zookeeper，kafka，HIVE等，所有这些都需要一一学习。
以Spark框架（核心Spark Core）为例，该生态系统还包括Spark Streaming，Spark GraphX，Spark SQL，Spark MLlib等。还有很多知识点都需要学习。
通过以上介绍，小编相信，阅读过此篇文章的小伙伴都对大数据开发都有一定的了解，即大数据是未来互联网行业的“石油”资源。 每个行业和每个公司都将使用大数据来实现这一目标。 为了更好的发展，面对近300万的人才缺口，进入大数据领域，前景将十分好。 但是，如果您想真正理解大数据，建议您准备进行长期学习。 毕竟，大数据是新兴的高精度行业。
如果您真的想学习大数据，则必须先调整好自己的心态以及学习态度。 学习任何新技能都需要时间，而且不可能一口气成为一个胖子。 大数据开发本身就存在着专业壁垒。 如果在刚开始学的时候不能打下坚实的基础，将很难在行业中实现长期发展。这个道理适应任何一个行业，所以趁年轻加油！！！
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