首先在了解大数据开发都需要什么技术之前，我们先来简单的了解一下大数据到底是做什么的？大数据是对海量数据储存、计算、统计等一系列的处理手段，而这些数据往往是传统数据处理手段所无法完成的。大数据涉及分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等等，汇集的是IT最热门、最流行的IT技术，大数据是机器学习、深度学习、AI等尖端可以领域的基础架构。
那么，常用的大数据技术有哪些呢?
第一阶段JavaSE + MySql + Linux
Java基础 → OOP编程 →Java集合→ IO/NIO → Eclipse → Intellij IDEA → Socket网络技术 → Mysql 数据库 → JDBC Api → JVM内存结构 → 阶段项目实战 → Linux(VMware、CentOS、目录结构、Linux命令)
第二阶段Hadoop 与 生态系统
Hadoop→ MapReduce → Hive →Avro与Protobuf → Zookeeper → HBase → phoenix →Redis → Flume分布式 → SSM(Spring、SpringMVC、Mybatis) →Kafka架构
第三阶段Storm 与Spark 及其生态圈
Scala→ Spark Job → Spark RDD→ spark job部署与资源分配 → Sparkshuffle → Spark SQL → SparkStreaming → Spark ML → azkaban
第四阶段其他
Python与数据分析
第五阶段项目实战、技术综合运用
大数据商业实战阶段需掌握的技术有：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
在学习大数据之前，必须要有java基础知识做铺垫才可以学习（最起码当下是这个要求）。而且大数据可以是说社会发展的产物是未来社会发展的大势。因此，我们与时俱进，迎接变化，并不断的成长，掌握大数据核心技术，才是掌握真正的价值所在。
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