大数据开发工程师，很多人都向往的职业，但总有这样那样的理由，在逼迫这自己放弃。明明知道大数据良好的前景，明明知道学完大数据可以找到一份很好的工作，但就是不会对自己下狠心。总结了学生在学习大数据开发过程中遇到的难点，帮助大家逐一攻克难关!
大数据开发，有4个阶段：
1、数据采集
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数据采集有线上和线下两种方式，线上一般通过爬虫、通过抓取，或者通过已有应用系统的采集，在这个阶段，我们可以做一个大数据采集平台，依托自动爬虫(使用python或者nodejs制作爬虫软件)，ETL工具、或者自定义的抽取转换引擎，从文件中、数据库中、网页中专项爬取数据，如果这一步通过自动化系统来做的话，可以很方便的管理所有的原始数据，并且从数据的开始对数据进行标签采集，可以规范开发人员的工作。并且目标数据源可以更方便的管理。
数据采集的难点在于多数据源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。还有本地文件、excel统计文档、甚至是doc文件。如何将他们规整的、有方案的整理进我们的大数据流程中也是必不可缺的一环。
2、数据汇聚
数据的汇聚是大数据流程关键的一步，你可以在这里加上数据标准化，你也可以在这里做数据清洗，数据合并，还可以在这一步将数据存档，将确认可用的数据经过可监控的流程进行整理归类，这里产出的所有数据就是整个公司的数据资产了，到了一定的量就是一笔固定资产。
数据汇聚的难点在于如何标准化数据，例如表名标准化，表的标签分类，表的用途，数据的量，是否有数据增量?，数据是否可用? 需要在业务上下很大的功夫，必要时还要引入智能化处理，例如根据内容训练结果自动打标签，自动分配推荐表名、表字段名等。还有如何从原始数据中导入数据等。
3、数据转换和映射
经过数据汇聚的数据资产如何提供给具体的使用方使用?在这一步，主要就是考虑数据如何应用，如何将两个?三个?数据表转换成一张能够提供服务的数据。然后定期更新增量。
经过前面的那几步，在这一步难点并不太多了，如何转换数据与如何清洗数据、标准数据无二，将两个字段的值转换成一个字段，或者根据多个可用表统计出一张图表数据等等。
4、数据应用
数据的应用方式很多，有对外的、有对内的，如果拥有了前期的大量数据资产，通过restful API提供给用户?或者提供流式引擎 KAFKA 给应用消费? 或者直接组成专题数据，供自己的应用查询?这里对数据资产的要求比较高，所以前期的工作做好了，这里的自由度很高。
大数据开发的难点主要是监控，怎么样规划开发人员的工作?开发人员随随便便采集了一堆垃圾数据，并且直连数据库。 短期来看，这些问题比较小，可以矫正。 但是在资产的量不断增加的时候，这就是一颗定时炸弹，随时会引爆，然后引发一系列对数据资产的影响，例如数据混乱带来的就是数据资产的价值下降，客户信任度变低。
大数据学习路线
java(Java se,javaweb)
Linux(shell,高并发架构,lucene,solr)
Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume)
机器学习(R,mahout)
Storm(Storm,kafka,redis)
Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark mllib,spark graphx)
Python(python,spark python)
云计算平台(docker,kvm,openstack)
名词解释
一、Linux
lucene： 全文检索引擎的架构
solr： 基于lucene的全文搜索服务器，实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面。
二、Hadoop
HDFS： 分布式存储系统，包含NameNode，DataNode。NameNode：元数据，DataNode。DataNode：存数数据。
yarn： 可以理解为MapReduce的协调机制，本质就是Hadoop的处理分析机制，分为ResourceManager NodeManager。
MapReduce： 软件框架，编写程序。
Hive： 数据仓库 可以用SQL查询，可以运行Map/Reduce程序。用来计算趋势或者网站日志，不应用于实时查询，需要很长时间返回结果。
HBase： 数据库。非常适合用来做大数据的实时查询。Facebook用Hbase存储消息数据并进行消息实时的分析
ZooKeeper： 针对大型分布式的可靠性协调系统。Hadoop的分布式同步等靠Zookeeper实现，例如多个NameNode，active standby切换。
Sqoop： 数据库相互转移，关系型数据库和HDFS相互转移
Mahout： 可扩展的机器学习和数据挖掘库。用来做推荐挖掘，聚集，分类，频繁项集挖掘。
Chukwa： 开源收集系统，监视大型分布式系统，建立在HDFS和Map/Reduce框架之上。显示、监视、分析结果。
Ambari： 用于配置、管理和监视Hadoop集群，基于Web，界面友好。
二、Cloudera
Cloudera Manager： 管理 监控 诊断 集成
Cloudera CDH：(Cloudera's Distribution，including Apache Hadoop) Cloudera对Hadoop做了相应的改变，发行版本称为CDH。
Cloudera Flume： 日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用来收集数据。
Cloudera Impala： 对存储在Apache Hadoop的HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL。
Cloudera hue： web管理器，包括hue ui，hui server，hui db。hue提供所有CDH组件的shell界面的接口，可以在hue编写mr。
三、机器学习/R
R： 用于统计分析、绘图的语言和操作环境，目前有Hadoop-R
mahout： 提供可扩展的机器学习领域经典算法的实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等，且可通过Hadoop扩展到云中。
四、storm
Storm： 分布式，容错的实时流式计算系统，可以用作实时分析，在线机器学习，信息流处理，连续性计算，分布式RPC，实时处理消息并更新数据库。
Kafka： 高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据（浏览，搜索等）。相对Hadoop的日志数据和离线分析，可以实现实时处理。目前通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理
Redis： 由c语言编写，支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value型数据库。
五、Spark
Scala： 一种类似java的完全面向对象的编程语言。
jblas： 一个快速的线性代数库（JAVA）。基于BLAS与LAPACK，矩阵计算实际的行业标准，并使用先进的基础设施等所有的计算程序的ATLAS艺术的实现，使其非常快。
Spark： Spark是在Scala语言中实现的类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架，除了Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是job中间输出结果可以保存在内存中，从而不需要读写HDFS，因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce算法。可以和Hadoop文件系统并行运作，用过Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。
Spark SQL： 作为Apache Spark大数据框架的一部分,可用于结构化数据处理并可以执行类似SQL的Spark数据查询
Spark Streaming： 一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大数据流式数据的能力。
Spark MLlib： MLlib是Spark是常用的机器学习算法的实现库，目前(2014.05)支持二元分类，回归，聚类以及协同过滤。同时也包括一个底层的梯度下降优化基础算法。MLlib以来jblas线性代数库，jblas本身以来远程的Fortran程序。
Spark GraphX： GraphX是Spark中用于图和图并行计算的API，可以在Spark之上提供一站式数据解决方案，可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业。
Fortran： 最早出现的计算机高级程序设计语言，广泛应用于科学和工程计算领域。
BLAS： 基础线性代数子程序库，拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序。
LAPACK： 著名的公开软件，包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题，如求解线性方程组、线性最小二乘问题、特征值问题和奇异值问题等。
ATLAS： BLAS线性算法库的优化版本。
Spark Python： Spark是由scala语言编写的，但是为了推广和兼容，提供了java和python接口。
六、Python
Python: 一种面向对象的、解释型计算机程序设计语言。
七、云计算平台
Docker： 开源的应用容器引擎
kvm： (Keyboard Video Mouse)
openstack： 开源的云计算管理平台项目
