大数据需要学什么

大数据需要学什么?大数据是海量数据的存储、计算、统计数据、分析处理的一系列处理方法，处理的数据量通常为 TB，甚至 PB 或 EB 的数据，这是传统数据处理方法无法做到的，涉及的技术是分布式计算、高并发处理、高可用性处理、簇、实时计算等，汇集当前IT领域流行和流行的IT技术。

什么是大数据技术,大数据需要学什么

随着互联网的发展，随着云时代的到来，大数据成为很多人关注的焦点。公司创建的数据，通常被称为大数据，将数据下载到数据库，并且在分析时，会花费太多时间和金钱。

所以云计算往往与大数据齐头并进，因为大规模的数据分析需要云计算的帮助。大数据的应用技术称为大数据技术，应用技术包括各种大数据平台等。

大数据需要学什么

1、Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，具有非常高的跨平台能力，可以编写桌面APP、WebAPP、分布式系统和嵌入式系统应用等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，所以，想学大数据，掌握Java的基础知识是必不可少的!

2、Linux 命令

对于大数据开发通常在Linux环境下进行，与 Linux 操作系统相比，Windows操作系统是一个封闭的操作系统，开源大数据软件非常有限，所以，想从事大数据开发工作，还需要掌握Linux基本操作命令。

3、Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，它的核心是HDFS和MapReduce，HDFS 为海量数据提供存储，MapReduce 为海量数据提供计算，所以，需要集中注意力，除了，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN和Hadoop高级管理等相关技术和操作!

4、蜂巢

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，结构化数据文件可以映射到数据库表，并提供简单的sql查询功能，SQL 语句可以转换成 MapReduce 任务运行，数据仓库统计分析的理想选择。对于 Hive，你需要掌握它的安装、应用和高级操作等。

5、Avro 和 Protobuf

Avro 和 Protobuf 都是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，数据存储的理想选择，一种数据交换格式，也可以在不同语言之间相互通信，学习大数据，需要知道如何使用它。

6、动物园管理员

ZooKeeper 是 Hadoop 和 Hbase 的重要组件，它是为分布式APP提供一致服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中，需要掌握ZooKeeper常用命令和功能的实现方法。

7、HBase

HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，不同于一般的关系型数据库，更适合非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可扩展的分布式存储系统，大数据开发需要HBase基础知识、应用、架构和高级用法等。

8、凤凰

phoenix 是基于 JDBC 用 Ja??va 编写的，具有动态列、哈希加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据采集、行时间戳列、分页查询、跳过查询、视图和多租户功能，大数据开发需要掌握其原理和使用方法。

9、雷迪斯

Redis 是一个键值对存储系统，它的出现很大程度上弥补了memcached等key/value存储的不足，在某些情况下，它可以很好地补充关系数据库，它提供了java，C/C++，C＃，PHP，JavaScript，Perl，对象-C，Python，红宝石，Erlang等客户端，便于使用，大数据开发需要掌握Redis的安装、配置及相关使用。

10、水槽

Flume 是一个高可用的、高可靠性、分布式海量日志采集、聚合和交付系统，Flume 支持在日志系统中自定义各种数据发送者，用于数据收集;同时，Flume 提供简单的数据处理，以及写入各种数据接收器的能力（可定制）。大数据开发需要掌握它的安装、配置及相关使用。

11、SSM

SSM 框架由 Spring 提供支持、SpringMVC、MyBatis 三个开源框架集成，通常用作具有更简单数据源的 Web 项目的框架。大数据开发需要单独掌握Spring、SpringMVC、MyBatis 三个框架同时进行，然后使用 SSM 进行集成操作。

12、卡夫卡

Kafka 是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它在大数据开发和应用中的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一在线和离线消息处理，也是通过集群提供实时消息。大数据开发需要掌握Kafka架构的原理，各个组件的作用和用法，以及相关功能的实现!

13、斯卡拉

Scala 是一种多范式编程语言，Spark是大数据开发的重要框架，采用Scala语言设计，想学习Spark框架，拥有 Scala 基础至关重要，所以，大数据开发需要Scala编程基础知识!

14、火花15、阿兹卡班

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎，它提供了一个全面的、管理各种数据集和不同性质数据源的大数据处理需求的统一框架，大数据开发需要掌握Spark的基础知识、火花作业、火花、激发作业部署和资源分配、火花洗牌、火花内存管理、Spark 广播变量、火花 SQL、火花。

15、阿兹卡班

Azkaban 是一个批处理工作流任务调度器，可用于在工作流中以特定顺序运行一组作业和流程，可以使用Azkaban完成大数据的任务调度，大数据开发需要掌握Azkaban的相关配置和语法规则。

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