学习大数据开发的终极“脱坑”指南！

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-05-28 08:25 3阅读 0赞

近三年，大数据这个词出现的频次非常高，不仅纳入各大互联网巨头公司的战略规划中，同时也在国家的政府报告中多次提及，大数据已无疑成为当今时代的新宠。大数据给大多数人的感觉是，专业性强，门槛高，完全属于“高大上”的技术。好奇的人或许会通过网络了解一些概念，而有一些人则看到了大数据带来的机遇，投入大数据学习的洪流当中，投身大数据行业为自己带来利益。经历“坎坷”的学习大数据历程后，在求学之路上有哪些具体容易掉入的“坑”？让我们一一盘点

**我们一起经历的那些坑**

![format_png][]

大多的初学者在入门初期，基本是在网上各种社区“大海捞针”的到处知乎、百度：

“大数据学习路径是怎样的？”

“学生党，会java，只有一台电脑！！如何学习大数据开发？”

“ 语言是学R还是Python？”

“我没时间有没钱，自学能学的会吗？”

“现在大数据开发挺火的，谁知道大数据开发学习机构哪家靠谱？”

“零基础学习大数据，想成为大数据开发工程师，请问该如何入门，有没有推荐网络教程，书籍或者大牛博客？”

自学过程中走过很多弯路，比如环境搭建，总会遇到各种奇葩问题，找不到答案；比如网上扑来各种资料不知道怎么分辨质量，也不知道如何科学利用，很痛苦又很困惑，毫无成就感，走了许多冤枉路，踩坑无数……

**第一：花太多的时间在语言学习上**

很多人因为是零基础，所以先从语言着手，很多学java的大佬不仅会让你学语法基础、数据结构、核心编程，还推荐你把J2EE、HTML5、Struts2、SpringMVC、Mybatis、Hibernate也学习一下，天了噜，这些知识只有在大数据可视化阶段才能用到，如果要学这么多，干嘛还要来学大数据呢，直接做前后端“攻城狮”不就好了嘛。事实上，你只需要知道一门语言的语法基础、数据结构和核心编程就ok了，而且语言的功夫并不是一朝一夕的，好在大数据生态架构所涉及编程的成分不算很多，更多时候需要你从业务、规模、产品设计、应用场景等多个方面来考虑和解决问题，所以等你进入这个领域后再慢慢修炼自己语言的内功也不迟。如果你是新手，建议你从python学起，代码简单，容易上手。

**第二：Linux学的太深**

不可否认大数据的架构是基于Linux基础上的，但是你要明白，Linux只是一个系统，说白了还是在为大数据服务，你只要能够运用基本的Linux知识将大数据生态系统搭建起来就可以，但是基本命令一定要通过多多练习熟练掌握。而且在大型公司作业中，系统搭建都是通过跑脚本，并且未来云主机的普及Linux环境都无需搭建啦。

**第三：过度依靠书籍**

很多书籍是比较经典，例如人人皆知的Hadoop权威指南，但是作为初学者，光看书是不行的，抓不到学习的重点。另外技术这东西一定要多多实践，而且现在有很多书籍，讨论的知识点非常的浅，一般也比真正企业中的技术落后。毕竟，这个时代技术更新太快。如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣扣君羊：**522189307**

**第四：实验平台搭建**

很多人在学习过程中，花费太多时间在实验环境搭建上。网上下载一些软件包因为版本更新或其他原因，很快就不适用了；而且实验过程中经常遇到一些环境问题，因为版本和环境差别很大，虽然只是很小的问题，但很难搜得到解决方法。深深的受过伤。

那到底该以什么样“姿势”学习大数据？

![format_png 1][]

**学习大数据开发的正确姿势**

![format_png][]

打好基础，做好多动手锻炼的准备

有些人说的天花乱转，实际动手能力却极差无比。有项目经验，自己或工作的相关项目，真正动手实现一些想法，沉淀一些思考，比如博客，github项目等，将学习过程和实践过程记录下来是最好的总结方式。

**首先是语言基础。**如果你有java基础，并且java还不错，学大数据是顺理成章的方向。如果java是零基础那就学python。发展到后期，个人感觉大数据跟人工智能平起平坐。但是光python是吃不住人工智能的，还要学其他的，大数据主要语言是java。不管大数据还是人工智能想学到精都很难。建议入门选python。

**其次是Hadoop基础。**先让Hadoop跑起来，并了解它们的原理，学习分布式存储和计算的思想。

然后逐步学习MapReduce编程开发、Hive数据仓库工具、开源数据库HBase、Spark生态体系、Storm实时开发。

工欲善其事必先利其器，要选好平台工具

有些人问只有一台电脑怎么跑实验环境？用虚拟机是可以，但是电脑什么配置？有没有16G?cpu几核的?单cpu还是多cpu?反正我搭建hadoop集群，开三个虚拟机就卡的没朋友。

花几百元买内存条，扩内存，开虚拟机，不如尝试下使用公有云的大数据服务。

华为公有云上推出了企业智能EI大数据服务，最近价格全面下调，最小规格集群降低至￥1.99/小时起，从头到尾做一个大型实验，一两百块也就搞定了。学习真正的大数据真的很烧钱，硬件非常贵。但是借助于公有云按需付费，可以极大的降低成本，要善于使用大企业提供的这种福利。

好的学习习惯，要坚持，一定要有毅力

制定学习目标，列好学习计划，按照计划执行，加入一些学习社群，完成学习给自己一些小奖励。如果有条件，选择一个网上付费学习课程进行系统的，有序的学习，这样可以提高学习效率，遇到问题也可以及时解决。

![format_png 2][]

**最后，一点小建议**

![format_png][]

**对于应届毕业生**

夯实基础很重要，大学期间一般都开设数据结构、算法基础、操作系统、编译原理、计算机网络等课程。这些课程一定要好好学，基础扎实后学其他东西问题都不大，而且许多大公司面试都会问这些相关内容。如果你准备从事IT行业，这些东西将对你受益无穷。

**对有工作经验想转行的同学**

对有工作经验想转行的同学，主要考察三个方面，一是基础，二是学习能力，三是解决问题的能力。基础很好考察，给几道笔试题做完基本上就知道什么水平了。学习能力还是非常重要的，毕竟写Javaweb和写Mapreduce还是不一样的。

大数据处理技术目前都有好多种，而且企业用的时候也不单单使用一种，行业发展也很快，要时刻学习新的东西并用到实践中。最后是解决问题能力，在数据开发中尤为重要，我们通常会遇到很多数据问题，比如说最后产生的报表数据对不上，一般来说一份最终的数据往往来源于很多原始数据，中间又经过了n多处理。要求你对数据敏感，并能把握问题的本质，追根溯源，在尽可能短的时间里解决问题。

[format_png]: /images/20230528/018aaa0a0ca545cbafe327b97b13a36a.png
[format_png 1]: /images/20230528/b4238a039ed1466399207537f99930f3.png
[format_png 2]: /images/20230528/d7aeccc8bf30476993400a8c3320161a.png