当前数字经济时代，数据技术人才呈现持续紧缺态势。企业级大数据平台的建设需要既懂分布式计算原理，又具备实际项目经验的复合型技术人才。对于转型人员而言，建立系统化的知识架构尤为重要。
| 技术方向 | 核心技能 | 工具要求 |
|---|---|---|
| 平台开发 | 集群部署优化、实时计算 | Hadoop/Spark/Flink |
| 数据分析 | ETL流程、数据建模 | Hive/Impala/Kylin |
| 机器学习 | 特征工程、模型调优 | Spark ML/TensorFlow |
Java作为大数据生态的通用开发语言，需要重点掌握多线程编程和网络通信原理。Linux系统操作是集群管理的基础，建议通过虚拟机环境进行常用命令的实操训练。
从HDFS分布式存储机制到YARN资源调度，需理解MapReduce计算模型的实现原理。通过搭建伪分布式集群，完成WordCount等经典案例的代码实现。
对比Storm与Flink的架构差异，在流式计算场景中掌握窗口函数的使用技巧。结合Kafka消息队列实现实时数据管道的构建。
