【摘要】Hadoop发展到今天家族产品已经非常丰富，能够满足不同场景的大数据处理需求。作为目前主流的大数据处理技术，市场上很多公司的大数据业务都是基于Hadoop开展。那么，大数据领域主要技术方向有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

一、Hadoop大数据开发方向

作为开发人员掌握Hadoop及其生态内框架的开发技术，就是进入大数据领域的必经之路。Hadoop本身是用java开发的，所以对java的支持性非常好，但也可以使用其他语言。因为Hadoop是运行在Linux系统上的，所以还需要掌握Linux的知识。

二、数据挖掘、数据分析和机器学习方向

数据挖掘：是通过应用机器学习算法，现有数据实际上可用于预测未知数，这正是数据挖掘的奇迹与机器学习密切相关的原因。然而，任何机器学习算法的强度在很大程度上取决于大量数据集的供应。请记住，无论算法有多复杂，都不能从几行数据中做出灵感预测。大数据技术是机器学习的前提，通过使用机器学习，我们能够从现有数据集中获得有价值的见解。

三、大数据运维和云计算方向

大数据运维：有一些数据需要进行维护，运维你也可以理解成维护!

云计算:是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。云计算目前分为公有云和私有云。两者的区别只是提供的服务的对象不同，一个是企业内部使用，一个则是面向公众。云计算可以提升每台服务器的使用率，以此达到开源节流。

关于大数据领域主要技术方向有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。