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随着互联网的不断发展,越来越多的人开始学习大数据技术,今天我们就来看看学习大数据需要什么样的开发语言。
老实说,对于新手来说,总会有这样的问题:“你需要为大数据学习Java吗?”不能用Java吗?“我需要学多少。。。我的回答是“需要!”,“不可能”,“熟练”。当然,新手不可能让你精通Java。我已经有十年半不敢说熟练的Java了,但是你必须走上“熟练”的道路。收到的钱是成比例的。
其实,我想表达的是,不要以为大数据是为了搭建环境,使用组件,大数据只是为了开发而需要编写代码,对代码能力的要求也比较高,为什么这么说,因为大数据生态系统中有很多优秀的开源组件,如果您的Java是半级的,那么我可以非常清楚地说,您可以理解的代码不能超过100行。如果你不相信,你可以找到一个开源项目。
Java可以说是大数据开发的主要语言,至少目前是这样,尽管垃圾收集的问题经常受到大家的批评,但这里有一个巨大的生态系统,Java将在一段时间内成为世界。”您需要学习什么级别的Java?”JavaSE必须掌握,JVM、多线程等都是基本的,面试系列一定要问;JavaEE一定要熟悉,抛出一个Javaweb项目给你,不要问你到底理解得有多彻底,但一定要写出来,因为大数据开发的实际工作离不开编写接口。
SQL语言。如果有一种语言可能动摇Java的地位,那么它肯定是SQL。尽管SQL和Java都不是一种语言,但它太重要了。太多人写的SQL太糟糕了。顺便说一下,太多人在编写SQL时不考虑底层优化。注意了,兄弟们,这不是通过添加、删除、检查和修改来完成的。有朋友问如何提高编写SQL的能力?哪一个可以做出一个巧合,写更多,了解基本原则,并考虑更多的优化计划。
Scala应该学什么阶段?语法上理解,除了基础知识,什么是隐式转换,什么是curring,什么闭包等等。学习Scala的目的是编写Spark。Spark在大数据生态系统中的生存感太强了。学习一门语言的好方法是练习。写更多关于Spark相关项目的信息或者去看看Spark的源代码。
成都大数据开发学校小编认为shell也是必不可少的。事实上,大数据开发一般会承担大数据集群的运营和维护。在操作和维护方面,外壳的重要性不需要我多说。
语言是程序员的武器。武器越锋利,种类就越多。弓、箭、剑、剑、盾都有自己的场景。程序员不应该走运,也不应该路过。对于技术,要有意识并知道原因。如果你达不到这一点,你必须朝这个方向走。