随着大数据时代的到来，数据开发技术变得越来越重要。数据开发是指利用各种技术和工具，从数据源中提取、处理、分析和挖掘有价值的信息，并且将这些数据转化为可执行的操作或决策的过程。
一、数据开发需要掌握的技术
1.Redis：Redis是一个key-value存储系统，可以存储和恢复key-value数据，支持快速插入、查找和删除等操作。在大数据开发中，掌握Redis的安装、配置及相关使用方法非常重要。此外，还需要了解Redis的内存模型和持久化机制，以及Redis的RedOptions和Redistribute等。
2.Linux：Linux是大数据开发需要掌握的技术之一，因为大部分大数据相关软件都在Linux上运行。而Linux命令是大数据开发中不可或缺的一部分，掌握Linux基础操作命令可以帮助我们更好地理解和配置大数据集群。此外，Linux的开放源代码特性也使得大数据开发人员可以快速访问最新的技术和工具。因此，学好Linux是大数据开发人员的必备技术之一。
3.Java：Java是一种比较完善的生态，具备强大的跨平台能力，因此是大数据开发人员常用的编程语言。掌握Java后，可以更轻松地开发桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统等。
4.大数据预处理技术：大数据处理需要掌握大数据预处理技术、数据清理、数据集成和变换、数据规约等基本技术，以及数据可视化技术，比如地图可视化、动态图表等。
5.Hive：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，并且提供简单的SQL查询功能。掌握Hive需要掌握它的安装、应用及高级操作等。
6.HBase：HBase是一种高级技术，它可以在Hadoop生态系统中使用，通过横向扩展和廉价的商用服务器来增加计算和存储能力。此外，HBase还具有高可靠性、高性能、面向列、可伸缩等特性，是大数据开发中的重要工具。
7.Spark：数据开发需要掌握Spark技术，Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，它提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求。
8.多种数据集成支持方式：数据开发需要掌握多种数据集成支持方式，包括数据来源的多样性和数据可视化工具的选择和使用。此外，还需要掌握数据处理和展示的技能，比如编程和绘图工具。同时，还需要了解数据可视化的原理和工具，比如Processing.js和R语言。掌握多种数据集成支持方式可以提高团队的协作效率和数据展示的质量。
