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大数据工程师需要掌握哪些知识?
大数据架构的工具与组件 数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。深入了解SQL和其它数据库解决方案 数据工程师需要对数据库管理系统有比较熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。
编程技能 Python：Python是大数据领域中最常用的编程语言之一。大数据工程师需要掌握Python的基本语法和数据处理库，如NumPy和Pandas，以便对数据进行清洗和预处理。
以下是大数据工程师需要掌握的一些重要领域和技能，详细解释如下： 大数据基础知识：大数据工程师需要了解大数据的基本概念、原理和技术体系。包括对分布式存储和计算的理解，熟悉Hadoop、Spark等大数据框架的使用和原理。
什么是mongodb,zookeeper,redis,solr
数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。（2）CounchDB：ApacheCounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapRece查询，以及一个使用HTTP的API。（3）Couchbase：NoSQL文档数据库基于JSON模型。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是计算机一类的专业。分布比较广，应用行业较多。零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。
常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据开发要懂大数据的哪些东西
1、Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。2，Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。3，Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。
2、大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据根底常识、大数据渠道常识、大数据场景运用。大数据根底常识有三个主要部分：数学、统计学和计算机；大数据渠道常识：是大数据开发的根底，往往以搭建Hadoop、Spark渠道为主。
3、②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
Java数据库,哪个更好用?
学Java的话，先用MYSQL和SQL SERVER.然后再研究ORACLE。因为ORACLE数据库很大。自己家子里装起来会比较的麻烦。其实ORACLE也可以作为一个方向来发展，比如：考DBA。如果当java程序员，只要会用就可以了。
山西电脑培训http：//列出了几款好用的数据库管理工具（有些并非开源或免费），以供开发者们参考选择：MySQL管理工具phpMyAdminphpMyAdmin是一个非常受欢迎的基于web的MySQL数据库管理工具。
HiKariCP是数据库连接池的一个后起之秀，号称性能最好，可以完美地PK掉其他连接池。
使用评价：在具体项目应用中，发现此连接池的持续运行的稳定性相当不错，在大并发量的压力下稳定性也有一定保证，此外不提供连接池监控。
Microsoft SQL Server 2000 能提供超大型系统所需的数据库服务。大型服务器可能有成千上万的用户同时连接到 SQL Server 2000 实例。
