大数据开发工程师学什么？

近些年随着大数据概念的不断兴起，越来越多的年轻人开始注意到这个行业，并被这个行业的发展前景、薪资待遇所吸引，加入到行业里来。要成为一名优秀的大数据开发工程师，需要掌握相关编程语言、Hadoop生态圈、关系型数据库和非关系型数据库、数据分析和建模以及软件工程知识等技术。在掌握这些技术的基础上，需要不断地学习和实践，不断提高自己的技能水平，成为大数据开发工程师要学习哪些知识?

需要掌握相关的编程语言

因为很多大数据处理技术都是基于编程语言的。示例包括Scala、Python、Java、R等。在这些语言中，Scala和Java有着相似的关系，都是面向对象的高级语言，可以用于大规模的企业应用程序开发。Python是一种灵活的语言，广泛用于数据处理和人工智能。R是一种专门为数据分析、可视化和统计建模而设计的语言。

需要学习Hadoop生态系统

Hadoop是一个由Apache领导的开源项目，旨在解决处理海量数据的问题。Hadoop包含HDFS分布式文件系统和MapReduce计算模型等组件，可以在集群环境下处理大量数据。Hadoop也有很多相关的组件，比如Hive, Pig, Spark, Storm等。

需要对关系数据库和非关系数据库有一定的了解。

关系型数据库的典型例子是MySQL，它提供了一种基于sql的处理方法，适用于小规模数据。非关系数据库是一类适合处理大规模非结构化数据的新型数据库，如MongoDB和Cassandra。

需要了解数据分析和建模。

这包括统计学、机器学习、深度学习算法等。数据分析可以帮助大数据工程师发现数据中的模式和规律，从而做出决策。机器学习和深度学习是人工智能领域应用最广泛的技术之一，可以帮助大数据开发人员精细地处理数据。