① 学习Hadoop/Spark等大数据框架之前，单就java语言而言，需要掌握哪些知识以及掌握到什么程度

如果只是应用Hadoop/Spark进行数据分析，那么JavaSE只需要基本了解就行了，重点在于深入理解Hadoop/Spark各自的内计算模型和实现原理容，以及常见的数据分析方法和分布式算法。实际的分析工作，甚至可以不使用java，使用各自的streaming接口用任意语言编写。另外，Spark与Hadoop不同，原生语言是Scala。

如果要深入学习两个框架的实现，阅读源代码的话，那肯定就得学习Java/Scala了，建议在掌握基础之后边看代码边查相应的语言特性。

对初学者，建议还是从应用入手，在使用的过程中，自然地一步步了解实现。

② 从事大数据开发需要具备哪些技能

大数据开发一般要具备编程能力，就我从业3年多经验来看，有编程能力会获得更好的发展。
大数据开发一般有数仓开发、数据分析、数据开发三大类，每类要求的技能是不一样的。但是都有很多共通的技能。
通用的技能：除了具备基础的Sql能力以外，包括会用传统的Mysql、Oracle这种传统数据库，而且要会用Hive、Hbase这些基于分布式的数据库；当然Java编程能力是不可少的，其他方面的诸如Maprece和Spark也会就更好了。会用集群，集群除了问题有一定解决集群问题的能力。
数仓开发：要会数仓建模，维表、事实表、主题表、星型模型、雪花模型等等，要对业务非常熟悉，有全局观，才能建好数据仓库。
数据开发：数据开发有离线开发和实时开发，这种更偏向后端开发，类似java有需求就开发，加上平时对程序维护。
数据分析：这个要求sql功底强，如果能用python对数据分析那会更好了。要会用sqoop和kettle等这些常用的ETL工具，会用报表系统。
当然，如果你想学习，可以深入学习更多的东西。毕竟在平时开发的过程中，尤其是小公司分工不明确的情况下，这些技能或多或少都需要我们掌握的。就是一个人可以当几个人用，类似全栈工程师。

③ 大数据开发面试题有什么

大数据开发的面试题有spark开发，hadoop应用等内容，具体开发岗，分析工程师有不同的内容，千锋网有很多相关面试题。

④ 如何学习Spark大数据

主要学习Spark大数据概念、 基本原理、与Hadoop的区别与联系、Spark开发环境搭建、 Spark集群、 Scala开发语言、IntelliJ IDEA开发工具使用、Spark SQL数据存取、Spark Streaming流式计算、Spark MLlib机器学习、Spark Graphx图计算等内容。

⑤ 千锋大数据开发面试题大全

大数据开发从千锋网站上有

⑥ 大数据Spark是什么职位

spark大数据开发
大数据开发工程师
大数据平台开发工程师(hadoop/Spark)
spark是属于大数据开发中需要学习的技术之一。

⑦ 分析如何成为一名大数据开发工程师

1、认识大数据

大数据开发工程师，首先你得熟悉关系型数据库，比如Oracle或者MySQL，熟悉之后，有利于数据仓库的开发；再次熟悉Hadoop，这个都是现在大数据领域中用的最多的一个技术，它的HDFS可以实现分布式存储，Yarn是一个优秀的资源调度框架

2、大数据所需技能要求

必须掌握的技能：

Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、Hadoop（HDFS+MapRece+Yarn ）、 HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ） 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)