参加大数据开发培训需要掌握哪些方面的知识？

阶段1: JavaSE基本核心

1，深刻理解Java面向对象思想

2.掌握开发中常用的基本API。

3.熟练使用集合框架、IO流和异常。

4，可以基于JDK8开发。

第2阶段:Hadoop生态系统架构

1，Linux系统的安装与操作

2、掌握Shell脚本语法。

3.Idea和Maven等开发工具的使用。

4.Hadoop的组成，安装，架构和源代码的深度分析，API的熟练使用。

5.Hive安装部署，内部架构，熟练运用其开发需求和企业级优化。

6.Zookeeper的内在原理，选举机制，大数据生态下的应对。

阶段3: Spark生态系统架构

1，Spark的初始安装和部署，熟练使用Spark核心的基本API，高级RDD编程，掌握累加器和广播变量，掌握Spark SQL编程以及如何自定义函数，Spark内核源代码详解(包括部署、启动、任务划分和调度、内存管理等)，以及Spark的企业级调优策略。

2.安装和部署DophineScheduler，熟练使用工作流的调度和执行。

3.了解数据仓库的建模理论，全面熟悉电子商务行业的数据分析指标体系，快速掌握多种大数据技术框架，了解多种数据仓库技术模块。

4.HBase和Phoenix的部署和使用，原理架构和企业级优化的讲解。

5、开发工具git &；Git Hub的巧妙使用

6.Redis介绍，基本配置说明，jedis掌握。

7.ElasticSearch的引入、安装、部署和优化

8.充分了解用户画像管理平台的建设和使用，用户画像系统的设计思路，以及标签的设计流程和应用，初步了解机器学习算法。

9.自主搭建功能齐全的企业级线下数据仓库项目，提高实际开发能力，加强对线下数据仓库各功能模块的理解和认知，实现各类企业的实际需求，积累项目性能调优经验。

阶段4: Flink生态系统架构

1，掌握Flink的基本架构和流数据处理的思想，使用Flink的众多Soure和Sink处理数据，使用基本API、Window API、state函数、Flink SQL和Flink CEP处理复杂事件。

2.使用Flink搭建实时仓库盘点项目，熟练使用Flink框架分析计算各项指标。

3、ClickHouse安装、使用和优化

4.项目实战。贴近大数据的实际处理场景，多维度设计实战项目，可以帮助我们更广泛地掌握大数据需求的解决方案，参与项目建设的全过程，在短时间内提高学生的实战水平，加强对各种常用框架的理解，快速积累实战经验。

5、可选硕士推荐和机器学习项目，熟悉并使用系统过滤算法和基于内容的推荐算法等。

6.用阿里云平台的全套大数据产品重构电商项目，熟悉线下仓库盘点、实时指标的阿里云解决方案。

第五阶段:就业指导

1，从技术和项目角度根据企业访谈、

2、熟悉CDH在生产环境中的使用。

3.简历指导

以上是大数据培训需要掌握的内容，当然你也可以尝试自学。