大數據怎麼學習，在學習大數據以前，須要具有什麼基礎？

大數據又稱黑暗數據，是指人腦沒法處理的海量數據聚合成的信息資產，在民生、IT、金融、農業、通訊等方面都有普遍應用。將來5年大數據行業呈井噴趨勢，人才需求火爆，2018年大數據人才缺口更是高達900萬。之後想要作大數據相關的工做，須要學習哪些技術知識?

羅馬不是一天建成的，大數據工程師也不是短期能鍛造的。想要成爲大數據開發工程師，也要看你是否骨骼驚奇，天賦過人!在學習大數據以前，你還須要有必定的基礎!大數據學習資料分享羣119599574

 

1、學習大數據須要的基礎

一、java SE、EE(SSM)

90%的大數據框架都是Java寫的

二、MySQL

SQL on Hadoop

三、Linux

大數據的框架安裝在Linux操做系統上

在有了上面的技術基礎支撐以後，即可以開始咱們的大數據開發工程師的鍛造之旅了，能夠根據如下三個大的方面進行學習，固然了，中間須要穿插一些項目練習，將理論和實戰相關聯才能成長的很快!

2、大數據技術須要學什麼

一、大數據離線分析

通常處理T+1數據(T：多是1天、一週、一個月、一年)

a、Hadoop ：通常不選用新版本，踩坑難解決

(common、HDES、MapReduce、YARN)

環境搭建、處理數據的思想

b、Hive：大數據的數據倉庫

通過寫SQL對數據進行操做，相似於MySQL數據庫的sql

c、HBase：基於HDFS的NOSQL數據庫

面向列存儲

d、協做框架：

sqoop(橋樑：HDFS《==》RDBMS)

flume：蒐集日誌文件中的信息

e、調度框架

anzkaban

瞭解：crotab(Linux自帶)

zeus(Alibaba)

Oozie(cloudera)

f、前沿框架擴展：

kylin、impala、ElasticSearch(ES)

二、大數據實時分析

以spark框架爲主

Scala：OOP(面向對象程序設計)+FP(函數是程序設計)

sparkCore：類比MapReduce

sparkSQL：類比hive

sparkStreaming：實時數據處理

kafka：消息隊列

前沿框架擴展：flink

阿里巴巴：blink

三、大數據機器學習

spark MLlib：機器學習庫

pyspark編程：Python和spark的結合

以上就是大數據的學習路線，有興趣的朋友，也能夠了解下人工智能和物聯網。

在不久的未來，多智時代必定會完全走入咱們的生活，有興趣入行將來前沿產業的朋友，能夠收藏多智時代，及時獲取人工智能、大數據、雲計算和物聯網的前沿資訊和基礎知識，讓咱們一塊兒攜手，引領人工智能的將來