入门大数据工程师：3步教你选择数据存储

"这篇资料是关于大数据开发的入门教程，主要介绍了大数据开发的基本概念、所需的技能、市场趋势以及职业发展路径。" 大数据开发是当前信息技术领域的重要组成部分，它涉及到处理大规模、复杂的数据集，以发现有价值的洞察。在这个过程中，首要问题是“我该把数据放在哪里？”传统的解决方案如Excel和Database在面对数据扩展性要求和高可靠性时显得力不从心，因此，大数据工程师会转向分布式文件系统，如HDFS，以满足存储需求。 大数据开发包括理解用户需求，这既包括由于数据规模增长导致的管理与分析难题（被动派），也包括在数据达到一定量级后，数据价值的显现和潜在机会的探索（主动派）。为了处理这些数据，需要具备强大的计算吞吐量，例如使用MapReduce进行批量处理。同时，为了方便操作，Hive这样的工具被引入，使得熟悉SQL的开发者能继续使用类似的语言进行大数据处理。 随着市场的变化，大数据技术不断创新，企业不仅搭建内部或开放的大数据平台，还提供了各种大数据服务和产品。大数据工程师、Hadoop开发工程师、Spark开发工程师、Hbase运维工程师等职位应运而生，形成了丰富的职业发展路径。 要成为一名合格的大数据工程师，需要具备一定的基础，包括选择合适的编程语言（如Java、Python或Scala）、掌握大数据基础知识（如Hadoop及其生态系统），并持续学习新的技术和工具。此外，对大数据方向的兴趣和自身的定位也是关键。推荐的书籍包括《Java核心技术》、《R语言实战》、《利用Python进行数据分析》、《Scala编程》以及关于Hadoop和Spark的专业著作。 通过不断学习和实践，掌握“九阳神功”（打基础）、“乾坤大挪移”（不断学习新技能）和“决战光明顶”（实际项目经验），将有助于初学者在大数据领域站稳脚跟，成为一名优秀的大数据工程师。在技术日新月异的今天，保持学习和更新知识的能力尤为重要，官方文档和技术社区是获取最新信息的好去处。