学习大数据技术需要学什么？

作者：张老师浏览次数： 2019-09-06 09:28

近年来，大数据这个词的热度很高，受到公众的广泛关注。对于很多人来说，当他第一次听到“大数据”这个词，会自然而然从字面上去理解——认为大数据就是大量的数据，大数据技术就是大量数据的存储技术。

但事实上，它并不只是一项存储技术，而是一系列和海量数据相关的抽取、集成、管理、分析、解释技术。大数据系统，是一个庞大的框架系统。更进一步来说，大数据是一种全新的思维方式和商业模式。那么，对于那些想要学习大数据的朋友们，学习大数据技术需要学什么？

1、Java

Java编程技术是大数据学习的基础, Java是一种强类型语言, 拥有极高的跨平台能力, 可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等, 是大数据工程师最喜欢的编程工具。

2、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, 提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理需求。大数据开发需掌握Spark基础、Spark Job、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。

3、Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架, 其核心是HDFS和Map Reduce, HDFS为海量的数据提供了存储, Map Reduce为海量的数据提供了计算, 因此, 需要重点掌握。除此之外, 还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作。

4、Python与数据分析

Python是面向对象的编程语言, 拥有丰富的库, 使用简单, 应用广泛, 在大数据领域也有所应用, 主要用于数据采集、数据分析以及数据可视化等。因此, 大数据开发需学习一定的Python知识。

5、Linux命令

大数据开发通常是在Linux环境下进行的, 相比Linux操作系统, Windows操作系统是封闭的操作系统, 开源的大数据软件很受限制。因此, 想从事大数据开发相关工作, 还需掌握Linux基础操作命令。

学习大数据就要包含以上这些技术，但是并不仅仅是这些技术，还有很多需要同学们学习的。需要完整的学习课程，可以找加米谷学院的老师领取哦！

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