大数据学习一般都学什么

1. 大数据学习一般都学什么

您好，大数据学习一般分为6个阶段

第一阶段
JavaSE基础核心
第二阶段
数据库关键技术
第三阶段
大数据基础核心
第四阶段
Spark生态体系框架&大数据精选项目
第五阶段
Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
第六阶段
Flink流式数据处理框架
大数据是最近几年新兴的专业，发展的前景是非常好的，选择大数据是没有错的！

2. 大数据学习什么

大数据学以下内容：
阶段一：JavaSE基础核心
1.深入理解Java面向对象思想
2.掌握开发中常用基础API
3.熟练使用集合框架、IO流、异常
4.能够基于JDK8开发
5.熟练使用MySQL，掌握SQL语法
阶段二：Hadoop生态体系架构
1.Linux系统的安装和操作
2.熟练掌握Shell脚本语法
3.Idea、Maven等开发工具的使用
4.Hadoop组成、安装、架构和源码深度解析，以及API的熟练使用
5.Hive的安装部署、内部架构、熟练使用其开发需求以及企业级调优
6.Zookeeper的内部原理、选举机制以及大数据生态体系下的应用
7.Flume的架构原理、组件自定义、监控搭建，熟练使用Flume开发实战需求
8.Kafka的安装部署以及框架原理，重点掌握Kafka的分区分配策略、数据可靠性、数据一致性、数据乱序处理、零拷贝原理、高效读写原理、消费策略、再平衡等内容
9.统筹Hadoop生态下的Hadoop、Flume 、Zookeeper、Kafka、DataX、MaxWell等诸多框架，搭建数据采集系统，熟练掌握框架结构和企业级调优手段
阶段三：Spark生态体系架构
1.Spark的入门安装部署、Spark Core部分的基本API使用熟练、RDD编程进阶、累加器和广播变量的使用和原理掌握、Spark SQL的编程掌握和如何自定义函数、Spark的内核源码详解（包括部署、启动、任务划分调度、内存管理等）、Spark的企业级调优策略
2.DophineScheduler的安装部署，熟练使用进行工作流的调度执行
3.了解数据仓库建模理论，充分熟悉电商行业数据分析指标体系，快速掌握多种大数据技术框架，了解认识多种数据仓库技术模块
4.HBase和Phoenix的部署使用、原理架构讲解与企业级优化
5.开发工具Git&Git Hub的熟练使用
6.Redis的入门、基本配置讲解、jedis的熟练掌握
7.ElasticSearch的入门安装部署及调优
8.充分理解用户画像管理平台的搭建及使用、用户画像系统的设计思路，以及标签的设计流程及应用，初步了解机器学习算法
9.项目实战。贴近大数据的实际处理场景，多维度设计实战项目，能够更加广泛的掌握大数据需求解决方案，全流程参与项目打造，短时间提高学生的实战水平，对各个常用框架加强认知，迅速累积实战经验
阶段四：Flink生态体系架构
1.熟练掌握Flink的基本架构以及流式数据处理思想，熟练使用Flink多种Soure、Sink处理数据，熟练使用基本API、Window API 、状态函数、Flink SQL、Flink CEP复杂事件处理等
2.使用Flink搭建实时数仓项目，熟练使用Flink框架分析计算各种指标
3.ClickHouse安装、使用及调优
4.项目实战。贴近大数据的实际处理场景，多维度设计实战项目，能够更广泛的掌握大数据需求解决方案，全流程参与项目打造，短时间提高学生的实战水平，对各个常用框架加强认知，迅速累积实战经验
5.可选掌握推荐和机器学习项目，熟悉并使用系统过滤算法以及基于内容的推荐算法等
6.采用阿里云平台全套大数据产品重构电商项目，熟悉离线数仓、实时指标的阿里云解决方案

3. 大数据都需要学习什么?

云计算和大数据需要学习吗以后工作能用到吗，有个网友问到他现在的工作是做网络的，以后是否需要继续学习云计算和大数据的知识呢

4. 大数据主要学习什么呢？

大数据主要学习的东西有6个方面：
第一阶段
JavaSE基础核心
第二阶段
数据库关键技术
第三阶段
大数据基础核心
第四阶段
Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
第五阶段
Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
第六阶段
Flink流式数据处理框架

5. 大数据要学什么？

6. 大数据都需要学什么？

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操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(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：
第一，数据体量巨大
从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多
前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快
1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

7. 学了大数据以后能做什么呢

云计算和大数据需要学习吗以后工作能用到吗，有个网友问到他现在的工作是做网络的，以后是否需要继续学习云计算和大数据的知识呢

8. 大数据是干什么的啊，好学不？

大数据，IT行业术语，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。大数据是需要紧紧围绕大数据的价值空间来展开，目前主要的操作可以分为三大块，分别是数据采集操作、数据分析操作和数据应用操作，这些操作的背后几乎涵盖了当前大数据行业的所有产业链，数据采集操作是大数据产业链的起始端，所以要想了解大数据操作，首先就应该从数据采集开始。当前数据采集渠道通常有三个，一个是传统信息系统，比如各种ERP系统就是典型的代表，这些ERP系统当中的数据往往具有较高的价值密度，通常对于安全性也有非常高的要求。从数据结构上来看，传统信息系统的数据结构是相对比较单一的，处理起来也比较容易。
大数据需要学习的内容还是很多的，是有一定难度的，知乎专栏：从头学习大数据供你参考学习，可以尝试自学一下，感受一下难易程度。

大数据注重逻辑性，在学习时可以有意识的培养逻辑思维，快速捋清编程逻辑，还要多动手实操，将理论与操作结合，搞懂现象背后的逻辑。另外，要分析源码、勤做笔记，多做复习，学习的事情来不得半点马虎，不努力肯定不行的。

分享一份大数据技术的学习路线供你参考，希望对你有所帮助!

学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。