很多朋友想通過看書學大資料，看書學大資料，很多朋友就是直接買一堆的書學習，其實你買了那麼多的書你全看完了嗎?很多朋友大部分是一遍過，永遠不會看第二眼，書太多了，一直就在追求速度，那麼學大資料的質量就難以保障，這並不是一個好的學習方式。

很多朋友還想通過看書和看視訊結合起來學大資料，其實這也屬於自學大資料的一種，自學大資料其實並不是很明智，比如要裝哪些大資料學習工具呢?該如何裝呢?這都是難題。大資料網上提供的學習資料、提供的學習步驟也很多，但是整理出適合你的容易嗎?

大資料如何入門學習?很多朋友找了很久都沒有找到門道，很多人問有沒有捷徑可以走，學習哪有捷徑，得腳踏實地，但是學習方式有。很多選擇大資料培訓的朋友就比大資料自學的朋友入門速度要快很多很多。你想，有個靠譜的熟人在前面帶路，比你獨自一個人摸索找路是不是要快很多很多。大資料的入門學習，有人帶和沒有人帶是有區別的。

不知道你是計算機專業還是已經從業者。總之，有java基礎的學生學習大資料會輕鬆很多，零基礎的小白都需要從java和linux學起。大資料學習扣扣裙一四二九七三七二三

學習大資料之前，我們首選需要知道，從事大資料相關工作需掌握哪些知識和技能：

1. Java程式設計

Java程式設計是大資料開發的基礎，大資料中很多技術都是使用Java編寫的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要學好大資料，Java程式設計是必備技能！

2. Linux運維

企業大資料開發往往是在Linux作業系統下完成的，因此，想從事大資料相關工作，需要掌握Linux系統操作方法和相關命令。

3. Hadoop

Hadoop是一個能夠對大量資料進行分散式處理的軟體框架，HDFS和MapReduce是其核心設計，HDFS為海量的資料提供了儲存，MapReduce為海量的資料提供了計算，是大資料開發必不可少的框架技能。

4. Zookeeper

ZooKeeper是一個分散式的，開放原始碼的分散式應用程式協調服務，是Google的Chubby一個開源的實現，是Hadoop和Hbase的重要元件。它是一個為分散式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分散式同步、組服務等。

5. Hive

hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行執行，十分適合資料倉庫的統計分析。

6. Hbase

這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的資料是按照key和value的形式儲存的並且key是唯一的，所以它能用來做資料的排重，它與MYSQL相比能儲存的資料量大很多

7. Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分散式釋出訂閱訊息系統，它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流資料，通過Hadoop的並行載入機制來統一線上和離線的訊息處理，通過叢集來提供實時的訊息。

8. Spark

Spark 是專為大規模資料處理而設計的快速通用的計算引擎，擁有Hadoop MapReduce所具有的優點，但不同於MapReduce的是Job中間輸出結果可以儲存在記憶體中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用於資料探勘與機器學習等需要迭代的MapReduce的演算法。

好了以上就是學習大資料需要掌握的知識。大資料學習群142973723