現在大資料非常火爆，不管是阿里巴巴、百度、騰訊這樣的大企業，還是中小型的企業都非常重視，大資料也是第一個納入國家戰略的技術。今天為大家講一下零基礎大資料學習必學技術有哪幾種。

大資料給大多數人的感覺是，專業性強，屬於“高大上”的技術。一部分人對大資料比較感興趣，會上網搜尋一些概念性的簡單瞭解，而有一些人則看到了大資料帶來的機遇，想通過專業的培訓來學習大資料，投身大資料行業讓大資料為自己所用為自己帶來利益和價值。
我還是要推薦下我自己建立的大資料資料分享群142973723，這是大資料學習交流的地方，不管你是小白還是大牛，小編都歡迎，不定期分享乾貨，包括我整理的一份適合零基礎學習大資料資料和入門教程。

下面就來談談大資料，大資料培訓學什麼呢？行業真正大資料培訓，82%主講都是hadoop生態體系、spark生態體系、storm實時開發。市面所謂“大資料”培訓機構85%基本講的都是JAVA/PHP資料或資料庫學習，而真正的大資料課程含量居然不超過15%！

想去學習大資料一定要看準了靠譜的大資料培訓機構，還要看大資料培訓機構的課程！大資料培訓課程分階段進行教學逐步深入。零基礎學習大資料會首先學習java作為後面學習大資料的基礎，而如果你已經做了幾年的java開發了，基礎比較紮實的話可以直接選擇大資料部分的課程。

Hadoop生態體系

Hadoop是一個分散式系統基礎架構，由Apache基金會開發。使用者可以在不瞭解分散式底層細節的情況下，開發分散式程式。充分利用叢集的威力高速運算和儲存。Hadoop實現了一個分散式檔案系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。

Hadoop “棧”由多個元件組成。包括：

1· Hadoop分散式檔案系統（HDFS）：所有Hadoop叢集的預設儲存層;

2·名稱節點：在Hadoop叢集中，提供資料儲存位置以及節點失效資訊的節點。

3·二級節點：名稱節點的備份，它會定期複製和儲存名稱節點的資料，以防名稱節點失效。

4·作業跟蹤器：Hadoop叢集中發起和協調MapReduce作業或資料處理任務的節點。

5·從節點：Hadoop叢集的普通節點，從節點儲存資料並且從作業跟蹤器那裡獲取資料處理指令。

Spark生態體系

Spark是一種與Hadoop相似的開源叢集計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使Spark在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark啟用了記憶體分佈資料集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

Spark是在Scala語言中實現的，它將Scala用作其應用程式框架。與Hadoop不同，Spark和Scala能夠緊密整合，其中的Scala可以像操作本地集合物件一樣輕鬆地操作分散式資料集。

Storm實時開發

Storm是一個免費並開源的分散式實時計算系統。利用Storm可以很容易做到可靠地處理無限的資料流，像Hadoop批量處理大資料一樣，Storm可以實時處理資料。Storm簡單，可以使用任何程式語言。

Storm有如下特點：

程式設計簡單：開發人員只需要關注應用邏輯，而且跟Hadoop類似，Storm提供的程式設計原語也很簡單

高效能，低延遲：可以應用於廣告搜尋引擎這種要求對廣告主的操作進行實時響應的場景。

分散式：可以輕鬆應對資料量大，單機搞不定的場景

可擴充套件：隨著業務發展，資料量和計算量越來越大，系統可水平擴充套件

容錯：單個節點掛了不影響應用

訊息不丟失：保證訊息處理

還會學習到SPARK\HIVE\HBASE等技術