大数据平台开发要学什么软件，掌握大数据平台开发必备软件技能

大数据平台开发是一个涉及多学科知识的领域，需要开发者掌握一系列软件技能。以下是一些在大数据平台开发中常用的软件工具和技能：

1. 编程语言：熟悉至少一种编程语言是必要的，因为大多数大数据平台的开发都依赖于编程语言。常见的语言包括java、scala、python等。对于大数据平台，通常使用scala或python来编写高性能的代码，因为它们具有处理大规模数据集的能力。

2. 数据仓库和etl工具：数据仓库工具如apache hadoop、amazon s3a（hive）和amazon redshift等，以及etl（extract, transform, load）工具如informatica、talend或datameer等，都是大数据平台不可或缺的组成部分。这些工具用于处理数据存储、转换和加载。

3. 数据处理框架：流处理框架如apache flink或apache spark，它们提供了处理实时数据流的能力。批处理框架如hadoop的mapreduce、apache spark的mllib等，适用于处理大规模数据集。

4. 数据库技术：了解关系型数据库如mysql、postgresql或非关系型数据库如mongodb、cassandra等，以及它们的查询语言和数据模型。这对于数据的存储和管理至关重要。

5. 数据可视化工具：数据可视化是大数据平台的重要组成部分，用于展示数据和分析结果。常用工具包括tableau、power bi、d3.js等。

6. 大数据生态系统：了解大数据生态系统中的组件和服务，如云服务提供商（aws、azure、google cloud platform）、大数据处理服务（amazon s3 buckets、amazon s3 transfer service、amazon s3 blob store）、数据湖（bigquery、parquet）、数据仓库（amazon redshift、microsoft sql server、amazon aurora）等。

7. 机器学习和人工智能：随着大数据平台的不断发展，机器学习和人工智能成为了重要的应用领域。了解相关的算法和框架，如tensorflow、pytorch、scikit-learn、spark mllib等，对于构建智能分析和预测模型至关重要。

8. 安全性：确保大数据平台的安全性，了解加密、身份验证、访问控制和审计等安全最佳实践。

9. 性能优化：学习如何优化大数据平台的性能，包括硬件优化、缓存策略、分区和分片技术、查询优化等。

10. 项目管理和协作工具：掌握项目管理工具如jira、trello或asana，以及代码协作工具如gitlab、github等，有助于团队协作和项目管理。

要成为一名大数据平台开发人员，你需要不断学习和实践，以掌握上述软件技能。同时，关注行业动态和技术发展趋势，以便更好地适应不断变化的技术环境。