大數據需要學什么?大數據是海量數據的存儲、計算、統計數據、分析處理的一系列處理方法，處理的數據量通常為 TB，甚至 PB 或 EB 的數據，這是傳統數據處理方法無法做到的，涉及的技術是分布式計算、高并發處理、高可用性處理、簇、實時計算等，匯集當前IT領域流行和流行的IT技術。

什么是大數據技術,大數據需要學什么

隨著互聯網的發展，隨著云時代的到來，大數據成為很多人關注的焦點。公司創建的數據，通常被稱為大數據，將數據下載到數據庫，并且在分析時，會花費太多時間和金錢。

所以云計算往往與大數據齊頭并進，因為大規模的數據分析需要云計算的幫助。大數據的應用技術稱為大數據技術，應用技術包括各種大數據平臺等。

大數據需要學什么

1、Java編程技術

Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，具有非常高的跨平臺能力，可以編寫桌面APP、WebAPP、分布式系統和嵌入式系統應用等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，所以，想學大數據，掌握Java的基礎知識是必不可少的!

2、Linux 命令

對于大數據開發通常在Linux環境下進行，與 Linux 操作系統相比，Windows操作系統是一個封閉的操作系統，開源大數據軟件非常有限，所以，想從事大數據開發工作，還需要掌握Linux基本操作命令。

3、Hadoop

Hadoop是大數據開發的重要框架，它的核心是HDFS和MapReduce，HDFS 為海量數據提供存儲，MapReduce 為海量數據提供計算，所以，需要集中注意力，除了，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN和Hadoop高級管理等相關技術和操作!

4、蜂巢

Hive是一個基于Hadoop的數據倉庫工具，結構化數據文件可以映射到數據庫表，并提供簡單的sql查詢功能，SQL 語句可以轉換成 MapReduce 任務運行，數據倉庫統計分析的理想選擇。對于 Hive，你需要掌握它的安裝、應用和高級操作等。

5、Avro 和 Protobuf

Avro 和 Protobuf 都是數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型，數據存儲的理想選擇，一種數據交換格式，也可以在不同語言之間相互通信，學習大數據，需要知道如何使用它。

6、動物園管理員

ZooKeeper 是 Hadoop 和 Hbase 的重要組件，它是為分布式APP提供一致服務的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中，需要掌握ZooKeeper常用命令和功能的實現方法。

7、HBase

HBase 是一個分布式的、面向列的開源數據庫，不同于一般的關系型數據庫，更適合非結構化數據存儲的數據庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可擴展的分布式存儲系統，大數據開發需要HBase基礎知識、應用、架構和高級用法等。

8、鳳凰

phoenix 是基于 JDBC 用 Ja??va 編寫的，具有動態列、哈希加載、查詢服務器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據采集、行時間戳列、分頁查詢、跳過查詢、視圖和多租戶功能，大數據開發需要掌握其原理和使用方法。

9、雷迪斯

Redis 是一個鍵值對存儲系統，它的出現很大程度上彌補了memcached等key/value存儲的不足，在某些情況下，它可以很好地補充關系數據庫，它提供了java，C/C++，C＃，PHP，JavaScript，Perl，對象-C，Python，紅寶石，Erlang等客戶端，便于使用，大數據開發需要掌握Redis的安裝、配置及相關使用。

10、水槽

Flume 是一個高可用的、高可靠性、分布式海量日志采集、聚合和交付系統，Flume 支持在日志系統中自定義各種數據發送者，用于數據收集;同時，Flume 提供簡單的數據處理，以及寫入各種數據接收器的能力（可定制）。大數據開發需要掌握它的安裝、配置及相關使用。

11、SSM

SSM 框架由 Spring 提供支持、SpringMVC、MyBatis 三個開源框架集成，通常用作具有更簡單數據源的 Web 項目的框架。大數據開發需要單獨掌握Spring、SpringMVC、MyBatis 三個框架同時進行，然后使用 SSM 進行集成操作。

12、卡夫卡

Kafka 是一個高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，它在大數據開發和應用中的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統一在線和離線消息處理，也是通過集群提供實時消息。大數據開發需要掌握Kafka架構的原理，各個組件的作用和用法，以及相關功能的實現!

13、斯卡拉

Scala 是一種多范式編程語言，Spark是大數據開發的重要框架，采用Scala語言設計，想學習Spark框架，擁有 Scala 基礎至關重要，所以，大數據開發需要Scala編程基礎知識!

14、火花15、阿茲卡班

Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用計算引擎，它提供了一個全面的、管理各種數據集和不同性質數據源的大數據處理需求的統一框架，大數據開發需要掌握Spark的基礎知識、火花作業、火花、激發作業部署和資源分配、火花洗牌、火花內存管理、Spark 廣播變量、火花 SQL、火花。

15、阿茲卡班

Azkaban 是一個批處理工作流任務調度器，可用于在工作流中以特定順序運行一組作業和流程，可以使用Azkaban完成大數據的任務調度，大數據開發需要掌握Azkaban的相關配置和語法規則。

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