大数据课程有哪些？大数据有些什么课程

大数据行业的热门，带动了对大数据人才的需求，从初出校园的应届毕业生到传统行业寻求转行的外行人士，大家对于大数据行业都抱有极大的热情。而想要学习大数据，我们先要了解清楚大数据课程有哪些？大数据到底需要学些什么？

按照大数据学习的基本路线，我们可以这样来认识一下大数据涉及到的相关课程——从编程基础入门，到大数据技术深入学习。


首先，大数据课程会需要对计算机编程语言有一定的基础，通常的选择一般是Java和Python等。对于零基础的学员，一般建议从Java开始学习，因为后期的Spark需要使用scala语言进行编程，而Scala和Java有千丝万缕的联系。

另外，数据库MySQL作为广泛使用的一个数据库，在入门时期需要打好基础，并且可以学习SQL为后期学习Hive做准备。

这些基础学习完之后，可以开始逐步接触Hadoop生态圈，Hadoop自身的三大组件，Hdfs（分布式文件存储）、Mapreduce（分布式并行计算框架）、Hbase（分布式列存数据库）等等。Hadoop的学习可以简单分为三个阶段——

第一阶段：HDFS、MapReduce、HBase(NoSQL数据库)

第二阶段：数据分析引擎——Hive、Pig

数据采集引擎 ——Sqoop、Flume

第三阶段：HUE：Web管理工具

除了Hadoop之外，另一个计算机分析引擎Spark，也是需要去学习的。Spark是基于内存的计算引擎，独有的RDD依赖和血缘关系、DAG和Stage让spark在计算数据时数据更快，spark默认使用的是scala语言编写，scala语言和Java语言类似，之前有Java基础上手Scala语言相对容易，并且Spark中分为SparkCore核心，SparkSQL对接Hive，Spark Streaming实时，这些都可以完成日常离线和实时开发。

Spark的学习也可以分为四个阶段：

第一阶段：Scala编程语言

第二阶段：Spark Core——基于内存、数据的计算

第三阶段：Spark SQL——类似于mysql 的sql语句

第四阶段：Spark Streaming——进行流式计算

关于大数据课程有哪些，大数据学些什么，相信大家看完上面的介绍也都有了基础的了解了。大数据技术涉及到的技术其实体系庞杂，远不止几个名词那么简单，想要掌握过硬的技术实力，还是要花费时间和精力去钻研。