眾所周知，隨著技術的不斷髮展和進步，越來越多的行業誕生，比如大資料產業。那麼什麼是大資料？所謂大資料，其實指的是一種資訊資產，它是一種新的處理模式，具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力。大資料更多的是對過去資料進行分析，從而展望未來。隨著大資料的發展，越來越多的朋友選擇加入到這一行業，但想加入這行業並不簡單，需要我們掌握相關技能才行，那麼大資料學習需要具備哪些基礎呢？接下來，筆者就為大家簡單介紹一下。

首先，我們需要了解和掌握的就是Linux，包括Linux語句及其構造等方面，因為很多大資料的軟體都是在Linux的環境下執行的，學好了Linux對我們掌握大資料的相關技術有很大的幫助，我們能更快更好的理解Hadoop、Hive等大資料軟體執行的環境和網路配置。

其次，Hadoop是必學品。時至今日，Hadoop儼然已經成為大資料的代名詞。Hadoop是一個分散式系統的基礎架構，使用者可以不用理解底層的細節情況，而直接開發分散式程式。並且，Hadoop還是一個能夠對大量資料進行分散式處理的軟體框架，想要學習大資料，Hadoop必不可少。

第三，MySQL資料庫。MySQL資料庫學習起來相對簡單，我們只需要能夠將它在Linux上安裝並執行，懂得如何配置簡單的許可權，建立資料庫就可以了，當然，SQL語句是學習的重點，因為它不僅可以方便我們對資料庫進行一些操作，同時其語法和Hive的語法非常相似，對於我們學習Hive也是一個不錯的助力。

第四，Hive。這是一個基於Hadoop的資料倉庫工具，可以將結構化的資料檔案對映成為一張資料庫表，讓我們處理大資料變得更加簡單。

第五，Oozie。學了Hive，那麼Oozie就一定會用到。它是一個javaweb程式，執行在java servlet容器中，它可以幫助我們管理Hive或者MapReduce、Spark指令碼，並且還能檢測我們的程式是否執行正確，總之一句話，誰用誰知道。

第六，Spark。Apache Spark 是專為大規模資料處理而設計的快速通用的計算引擎，不難看出，它可以彌補MapReduce處理資料速度上的缺點，此外，我們使用Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

大資料是一個新興的行業，無數人因為它的高薪以及良好的發展前景而湧入其中，不能說這是壞事，因為這個行業確實值得我們去加入其中。在未來，大資料行業將會在社會中發揮更重要的作用，而早點入行，就能讓我們早一步分一杯羹，希望筆者的文章能對大家有所幫助。