大数据开发/工程核心目标
当然可以！如果你对大数据开发/工程（Big Data Engineering）方向感兴趣，这是一个技术深度高、系统性强、且在企业中至关重要的岗位方向。以下是该方向所需掌握的完整技术栈清单，按类别详细列出，并附上学习建议和优先级排序，帮助你系统性地准备。
🎯 一、大数据开发/工程核心目标
构建和维护大规模数据处理平台，实现：
- 数据的高效采集、传输、存储
- 批处理与实时流处理
- 数据仓库建设与管理
- 平台稳定性、性能优化、可扩展性
🧱 二、核心技术栈（详细分类）
1. 编程语言（必须掌握）
| 语言 | 用途 | 学习重点 |
|---|---|---|
| Java | 大数据生态底层语言（Hadoop、Kafka、Flink等均用Java/Scala编写） | 面向对象、集合、多线程、JVM基础、Spring Boot（可选） |
| Scala | Spark官方推荐语言，函数式编程特性适合分布式计算 | 函数式编程、Option、Future、Akka（了解）、与Java互操作 |
| Python | 脚本开发、ETL任务、自动化、数据分析辅助 | Pandas、PySpark、requests、logging、argparse |
✅ 建议优先级：Java ≥ Scala > Python
⚠️ 注意：虽然Python在数据科学中流行，但大数据工程岗位更看重Java/Scala能力
2. 大数据生态系统组件（核心框架）
✅ 批处理（Batch Processing）
| 组件 | 说明 | 学习重点 |
|---|---|---|
| Hadoop HDFS | 分布式文件系统，存储海量数据 | 架构原理（NameNode/DataNode）、读写流程、高可用 |
| Hadoop MapReduce | 早期批处理模型（现多被Spark替代） | 原理理解即可，不必深入编码 |
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