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     大数据开发步骤：

一步：需求：数据的输入和数据的产出；

第二步：数据量、处理效率、可靠性、可维护性、简洁性；

第三步：数据建模；

第四步：架构设计：数据怎么进来，输出怎么展示，重要的是处理流出数据的架构；

第五步：再次思考大数据系统和企业IT系统的交互；

第六步：确定选择、规范等；

第七步：基于数据建模写基础服务代码；

第八步：正式编写一个模块；

第九步：实现其它的模块，并完成测试和调试等；

第十步：测试和验收；宁夏IT培训，银川IT培训，宁夏大数据开发，银川大数据开发，宁夏J***a开发，银川J***a开发，宁夏数据架构，编程培训团队，银川数据架构，宁夏编程培训，银川编程培训。

      基本开发工具大数据领域的常见开发工具和软件和后端开发基本差不多，比如：选一个常见的Linux操作系统，一套好用的SSH工具和FTP/SFTP工具，一个称手的集成开发环境，银川编程培训，以及主流的源码控制工具和构建工具等等。夏IT培训，银川IT培训，宁夏大数据开发，银川大数据开发，宁夏J***a开发，银川J***a开发，宁夏数据架构，银川数据架构，宁夏编程培训，网络编程培训，银川编程培训。

一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；

二类是对大数据处理系统本身进行开发。

大数据开发需要掌握哪些技术？

1，Linux&Hadoop生态体系基础知识、原理

Linux体系、Python编程语言用法、Hadoop离线计算原理、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式锁、kafka分布式发布-订阅消息系统、spark分布式计算框架。

2，分布式计算框架Storm/flink生态体系

（1）分布式计算框架优化与实战

Scala编程语言用法、Spark（sql、shell）大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学）大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、hive数仓实战、hbase实战。

         大数据的开发全过程 

    一步是数据的收集与储存；第二步是根据数据剖析技术性对数据开展探究性科学研究，包含不相干数据的去除，即数据清理，与找寻数据的方式探寻数据的使用价值所属；第三步为在基本上数据剖析的基本上，挑选和开发数据剖析算法，对数据开展模型。

     从数据中获取有使用价值的信息内容，这实际上是真实的阿里云服务器大数据的学习过程。这之中会涉及到许多算法和技术性，例如深度学习算法等；后一步是模型拟合的布署和运用，即把科学研究出去的实体模型运用到工作环境当中。

    宁夏IT培训，银川IT培训，宁夏大数据开发，银川大数据开发，宁夏J***a开发，银川J***a开发，宁夏数据架构，银川数据架构，宁夏编程培训，银川编程培训。 1)数据收集：定制开发收集程序流程，或应用开源框架flume2)数据预备处理：定制开发mapreduce程序执行于hadoop群集3)数据库房技术性：根据hadoop以上的Hive4)数据导出来：根据hadoop的sqoop数据导入导出工具5)数据数据可视化：定制开发web程序流程或应用kettle等商品。