想要学好大数据开发，就必须掌握它的核心技术，而大数据开发的技术体系又庞大又复杂，要想学好还需要多学。今天我们就来看看大数据开发要学习的核心技能有什么？通用的大数据框架主要分为几个方面：数据存储与管理、数据采集、数据清洗、数据分析。

　　1.数据存储与管理

　　大数据存储和管理的主要目的是利用内存存储采集到的数据，建立相应的数据库，进行管理和调用。

　　大数据时代，多渠道获取的原始数据往往缺乏一致性，数据结构混杂，数据不断增长，导致单机系统性能不断下降。即使硬件配置不断提升，也难以跟上数据增长的速度。这使得传统的处理和存储技术不可行。

　　大数据存储与管理技术重点研究复杂的结构化、半结构化和非结构化大数据管理和处理技术，解决大数据的可存储性、表示性、处理性、可靠性和有效传输等几个关键问题。

　　具体需要解决以下问题：海量文件的存储与管理，海量小文件的存储、索引与管理，海量大文件的分块与存储，系统的可扩展性和可靠性。

　　2. 数据收集

　　大数据采集技术是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据和移动互联网数据获取各类结构化、半结构化和非结构化的海量数据。

　　由于数据来源多样、数据量大、生成速度快，大数据采集技术也面临诸多技术挑战。要保证数据收集的可靠性和效率，避免数据重复。

　　3.数据清洗

　　MapReduce 作为Hadoop 的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。“Map(映射)”和“Reduce(缩减)”是它的主要思想。它极大地方便了程序员在分布式系统中运行他们的程序，而无需分布式并行编程。

　　随着业务数据量的增加，需要训练和清洗的数据会越来越复杂。这时候就需要一个任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。

　　4.数据分析

　　大数据处理的核心是分析大数据。只有通过分析，我们才能获得大量有智慧、有深度、有价值的信息。

　　越来越多的应用涉及到大数据。这些大数据的属性，包括数量、速度和多样性，导致大数据越来越复杂。因此，大数据分析方法在大数据领域显得尤为重要。，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。使用数据挖掘进行数据分析的常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则等，它们从不同的角度对数据进行挖掘。

　　以上就是大数据开发要学习的核心技能相关内容，希望能对大家有所帮助。如果你对大数据感兴趣，想投身大数据行业，那么从现在开始就要做好学习大数据的准备。

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