大数据开发学什么软件有哪些内容
大数据开发需要学的软件和内容有：1.Java编程语言；2.Spark计算引擎；3.Scala编程语言；4.Linux命令；5.SSM框架；6.Hadoop框架；7.Hive工具；8.Avro与Protobuf系统；9.ZooKeeper软件;10.HBase数据库。
1.Java编程语言
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。
2.Spark计算引擎
Spark是一个快速通用的计算引擎，专门为大规模数据处理而设计。它为管理各种数据集和数据源的大数据处理需求提供了一个全面统一的框架。大数据的开发需要掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。
3.Scala编程语言
Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此大数据开发需掌握Scala编程基础知识。
4.Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。
5.SSM框架
SSM框架由Spring、SpringMVC和MyBatis整合而成的。它通常用作具有简单数据源的web项目的框架，大数据开发需要分别掌握Spring、SpringMVC和MyBatis，然后使用SSM进行整合操作。
6.Hadoop框架
Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此需要重点掌握。除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作。
7.Hive数据仓库工具
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
8.Avro与Protobuf系统
Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据需掌握其具体用法。
9.ZooKeeper软件
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。
10.HBase数据库
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
延伸阅读
大数据开发和大数据分析的区别
1.概念不同
大数据开发有两种开发方向，一种是基于Hadoop和Spark开发大数据平台应用，另一种是基于大数据开源组件开发公司需求的一种完善的大数据系统平台，大数据开发主要偏向于使用计算机编程类的知识。
大数据分析就是指对规模巨大的数据进行分析，大数据分析更偏向于使用数学算法方面的知识来分析大数据，一般来说大数据分析师是需要在大数据开发工程师完成大数据系统平台后并利用这个组件对大量的数据进行分析。
2.应用领域不同
大数据开发应用在银行中开发出大数据分析平台，用于分析客户的消费内容以及兴趣爱好，便于银行为客户指定优良的推送服务；在游戏行业中负责游戏后端的数据系统开发等；在企业中根据企业的需求开发出大数据分析平台，分析企业所在行业的发展预测，使企业决策更加智能化并提高了企业的工作效率。
大数据分析应用在能源行业中通过电网收集数据，用这些数据分析并预测客户的用电习惯，并推断出在未来几个月整个电网需要用到多少电；在应用的推送服务中，根据用户的点赞内容进行分析并推送出用户可能感兴趣的内容。
3.技术能力不同
大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着你需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力，因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要你能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。
如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。
