大数据技术体系全景解析
数据处理技术生态涵盖从数据采集到智能应用的完整链条，现代大数据工程师需要掌握全流程技术栈。技术框架的迭代更新要求从业者保持持续学习能力，特别是在实时计算和机器学习方向。
核心技术模块详解
| 技术模块 | 主流框架 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 分布式存储 | HDFS/HBase | 海量数据存储管理 |
| 计算引擎 | Spark/Flink | 实时与离线计算 |
| 数据治理 | Atlas/Ranger | 元数据与权限管理 |
职业发展双路径
平台开发方向
聚焦底层架构研发，需深入理解分布式系统原理，掌握Java/Scala等编程语言，具备高并发场景下的系统调优能力。
应用开发方向
侧重业务场景实现，要求熟练使用Python/SQL等工具，具备数据建模能力和业务需求转化技巧。
技术能力培养体系
基础能力构建
- Linux系统操作与Shell编程
- Java/Python核心语法
- 数据库原理与SQL优化
进阶技能提升
- Hadoop生态组件调优
- Spark内存管理机制
- Flink状态管理与容错
项目实战路线图
真实业务场景模拟贯穿学习全程，从电商用户行为分析到金融风控建模，通过五个阶段项目迭代提升工程实践能力：
- 日志采集系统搭建
- 实时推荐系统开发
- 数据中台架构设计
