大数据要学哪些课程？大数据培训内容

大数据的热门，带动了很多人想学大数据，并且还是完全零基础开始学习大数据，这就需要学习者自身有足够的毅力坚持下来才行。大数据技术体系庞杂，知识点众多，那么大数据要学哪些课程，大数据培训内容包括哪些，今天我们来详细了解一下。

从完全零基础的新手小白来说，学习大数据是要有一个循序渐进的过程的，大数据的诸多技术框架，都需要一一去掌握，没有基础要先打好基础，只有基础扎实了，在后续的学习当中，才能更快上手。


大数据要学哪些课程？

1、Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，目前大数据开发人员，主流的选择都是从Java编程开始入门。

2、Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，大数据开发必须掌握Linux基础操作命令。

3、Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，需要重点掌握，包括Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等。

4、Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，学大数据需要需掌握其安装、应用及高级操作等。

5、Avro与Protobuf

Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储。

6、ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，学大数据需要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7、HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，更适合于非结构化数据存储，学大数据需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8、Redis

Redis是一个key-value存储系统，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

9、Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

10、Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，学大数据需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现。

11、Spark

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。

关于大数据要学哪些课程，大数据培训内容有哪些，以上就是简单的介绍了。对于大数据学习者而言，掌握大数据技术是基本要求，技术实力深厚，才能行业发展当中快速站稳脚跟。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据零基础课程班，本月正在招生中，课程大纲可联系客服了解！