java开发怎么转成大数据开发，需要学什么技能

第一步：分布式计算框架 掌握 hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;

第二步：算法和工具 学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。

第三步：数学 补充数学知识：高数、概率论和线代 第四步：项目实践

要转向大数据开发，需要具备以下技能：

Hadoop生态技术：Hadoop是目前最流行的大数据处理框架，包含HDFS、MapReduce、YARN等核心组件，需要了解其原理、架构和基本使用方法。

Spark：Spark是目前最流行的大数据处理引擎之一，基于内存计算，能够快速地处理海量数据。需要了解其原理、架构和基本使用方法。

NoSQL数据库：随着大数据应用的快速增长，NoSQL数据库逐渐成为了大数据存储的首选之一，需要了解其原理和基本使用方法。

数据仓库和数据挖掘：数据仓库是大数据处理过程中的一个重要环节，需要掌握数据仓库的概念、设计和实现方法。数据挖掘则是帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息和模式的技术，需要了解常用的数据挖掘算法和工具。

大数据可视化：在大数据应用中，数据可视化是非常重要的环节。需要掌握一些数据可视化工具和技术，如Tableau、D3.js等。

编程语言：Java开发者转向大数据开发，需要掌握一些大数据处理相关的编程语言，如Scala、Python等。

分布式计算：大数据处理过程中需要用到分布式计算，需要了解分布式计算的原理和基本使用方法。

总之，要转向大数据开发，需要了解和掌握大数据处理的各个环节和技术。同时需要有数据分析和处理的能力和经验，以及对数据挖掘和可视化有一定的了解和实践经验。