系統學習大資料需要學習哪些內容，五年大資料工程師經驗分享

大資料是當時時代下一門炙熱的IT學科，行情十分火爆，不論是阿里巴巴、百度這樣的大公司，還是中小企業都很重視，甚至是第一個納入國家戰略的技術，政府扶持力度大，支援甚多！面對這樣的大環境下，大資料相關崗位薪水高，就業前景好。因此也吸引了一大批有志之士，想學習並從事大資料相關工作。那麼，大資料應該如何學習呢？下面大資料工程師就帶著大家一起來了解一下吧。

大資料是未來的發展方向，正在挑戰我們的分析能力及對世界的認知方式，因此，我們與時俱進，迎接變化，並不斷的成長!大資料學習群：868847735  一起討論進步學習

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的一個資料倉儲工具，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，十分適合資料倉儲的統計分析。

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，你get到了嗎。更多學習大資料相關疑問可以找科多大資料老師交流探討哦。