学习大数据要什么基础

大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基础知识。

首先学习大数据的基础是Java语言和Linux *** 作系统，零基础需要从这两项基础开始学习，学习顺序不分先后，一般都会选择先从java语言开始学习。

Java方面，只需侧重学习标准版JavaSE，其他Java方向的技术在大数据技术中运用较少，可适当减少投入精力，仅作了解即可。

由于大数据相关软件基本都在Linux *** 作系统上运行，所以LINUX系统也是大数据必学的基础，需要扎实的掌握，以便后续深入学习真正的大数据技术。

学会这两项基础后，接下来就需要学习大数据相关的技术了。首先学习Hadoop，需要学习它的HDFS、MapReduce和YARN的组件，学会了这些，接下来就按顺序学习Zookeeper，Mysql，Sqoop，Hive，Oozie，Hbase，Kafka，Spark。当我们把这些技术都学会了，基本上就能成为一个专业的大数据开发工程师了。

之后再进阶提高一下，学习一下python、机器学习、数据分析等知识，能让自己在今后的工作中更好的配合算法工程师、数据分析师，让自己变得更进步更优秀。

大数据具体分为：基础阶段、存储阶段、架构设计阶段、实时计算阶段、数据采集阶段、商业实战阶段。

大数据的学习内容有很多，具体包括如下:

1、 大数据基础阶段: Linux、 Docker、 KVM、MySQL基础、Oracle基础、 MongoDB、 redis

2、大数据存储阶段: hbase、hive、 sqoop

3、大数据架构设计阶段: Flume分布式、 Zookeeper、 Kafka

4、大数据实时计算阶段: Mahout、 Spark、 storm

5、大数据数据采集阶段: Python、 Scala

6、大数据商业实战阶段:实 *** 企业大数据处理业务场景、分析需求、解决方案实施、综合技术实战应用。

大数据的重要性：

大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据有大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）五大特点。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

学习大数据需要以下几个方面的基础： 新手学大数据，首先要具备的是编程语言基础，如Java、C++等，要初步掌握面向对象、抽象类、接口、继承、多态和数据流及对象流等基础，编程语言在大数据中占据了不可逾越的地位，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。 Linux系统的基本 *** 作是大数据不可分割的一部分，大数据的组件都是在这个系统中跑的

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