大数据开发学的是什么软件好用

大数据开发涉及多种软件工具和框架，这些工具可以帮助开发人员有效地处理、存储、分析和可视化大规模数据集。以下是一些常用的大数据开发软件及其特点：

1. Hadoop
• Apache Hadoop是一个开源框架，用于处理大量数据。它的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS设计用来处理大规模数据集的存储，而MapReduce则是一种编程模型，用于处理大规模数据集的计算任务。
2. Spark
• Spark是另一种流行的大数据处理框架，由加州伯克利大学开发。与Hadoop的MapReduce不同，Spark使用一种叫做“内存计算”的方式，可以在内存中执行计算，从而提高速度。Spark支持多种编程语言（如Scala、Python、Java），并且提供了丰富的API和库。
3. Hive
• Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于在Hadoop上执行SQL查询。它允许用户以类似于传统关系数据库的方式查询数据，但处理的是结构化和非结构化数据。
4. Pig Latin
• Pig Latin是一个高级语言，用于编写MapReduce作业。它提供了更简洁的语法来表达MapReduce任务，使得开发人员可以更容易地编写复杂的数据处理程序。
5. Flink
• Flink是一个流处理框架，适用于需要高吞吐量和低延迟的场景。它支持分布式处理，能够处理大规模的数据流，并提供了一系列高级特性，如窗口操作、状态管理和事件时间戳。
6. Kafka
• Kafka是一个分布式发布/订阅消息系统，被广泛用于构建实时数据处理系统。它主要用于处理高吞吐量的流数据，非常适合用于实时数据分析和流处理任务。
7. Presto
• Presto是一个快速、可扩展的数据仓库引擎，专为Apache Spark设计。它提供了一套完整的SQL查询功能，以及优化的查询执行计划和分析能力。
8. Tez
• Tez是一个并行编程模型，用于Apache Spark。它允许用户声明性地编写并行任务，并自动优化任务的执行。
9. Aws Glue
• Aws Glue是一个数据集成和处理服务，允许用户将数据从不同的源导入到Amazon S3或其他AWS服务中。它也提供了一些基本的ETL（提取、转换、加载）功能。

选择合适的工具取决于具体的项目需求、团队技能、预算和项目规模。例如，如果项目需要处理大量的结构化数据，那么Hive或Pig Latin可能是更好的选择；如果需要处理实时数据流，那么Flink或Kafka可能更适合；如果需要构建复杂的数据仓库，那么Presto或Aws Glue可能是更好的选项。

总的来说，大数据开发需要掌握的技能包括对大数据技术的理解、编程能力（至少一种编程语言）、对数据结构和算法的熟悉、以及对数据存储和处理模式的知识。随着技术的发展，新的工具和框架也在不断出现，因此保持学习和更新知识是非常重要的。