大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)？

大數(shù)據(jù)屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)科領(lǐng)域，指的是通過(guò)分析和挖掘全量的非抽樣的數(shù)據(jù)輔助決策，是近年來(lái)一種新興技術(shù)，在各行各業(yè)中都有著非常廣泛的應(yīng)用價(jià)值，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)正邁向人工智能時(shí)代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)應(yīng)用到我們生活的方方面面了。大數(shù)據(jù)也是考生報(bào)考的熱門專業(yè)之一，那么大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)？下面小編整理了相關(guān)內(nèi)容，一起來(lái)看看!

學(xué)大數(shù)據(jù)需要掌握的基礎(chǔ)：

第一：計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)。計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)對(duì)于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)是非常重要的，其中操作系統(tǒng)、編程語(yǔ)言和數(shù)據(jù)庫(kù)這三方面知識(shí)是一定要學(xué)習(xí)的。編程語(yǔ)言可以從Python開(kāi)始學(xué)起，而且如果未來(lái)要從事專業(yè)的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，也可以從Java開(kāi)始學(xué)起。計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)具有一定的難度，學(xué)習(xí)過(guò)程中要重視實(shí)驗(yàn)的作用。

第二：數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的核心目的是“數(shù)據(jù)價(jià)值化”，數(shù)據(jù)價(jià)值化的過(guò)程一定離不開(kāi)數(shù)據(jù)分析，所以作為數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)就比較重要了。數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)對(duì)于大數(shù)據(jù)從業(yè)者未來(lái)的成長(zhǎng)空間有比較重要的影響，所以一定要重視這兩個(gè)方面知識(shí)的學(xué)習(xí)。

第三：大數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和大數(shù)據(jù)分析都離不開(kāi)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的支撐，大數(shù)據(jù)平臺(tái)涉及到分布式存儲(chǔ)和分布式計(jì)算等基礎(chǔ)性功能，掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)也會(huì)對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)體系形成較深的認(rèn)知程度。對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，可以從Hadoop和Spark開(kāi)始學(xué)起。

大數(shù)據(jù)都需要學(xué)什么：

1、Java編程技術(shù)

Java編程技術(shù)是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，Java是一種強(qiáng)類型語(yǔ)言，擁有極高的跨平臺(tái)能力，可以編寫桌面應(yīng)用程序、Web應(yīng)用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序等，是大數(shù)據(jù)工程師較喜歡的編程工具，因此，想學(xué)好大數(shù)據(jù)，掌握J(rèn)ava基礎(chǔ)是必不可少的!

2、Linux命令

對(duì)于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進(jìn)行的，相比Linux操作系統(tǒng)，Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng)，開(kāi)源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制，因此，想從事大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)相關(guān)工作，還需掌握Linux基礎(chǔ)操作命令。

3、Hadoop

Hadoop是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算，因此，需要重點(diǎn)掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級(jí)管理等相關(guān)技術(shù)與操作!

4、Hive

Hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供簡(jiǎn)單的sql查詢功能，可以將sql語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行，十分適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)于Hive需掌握其安裝、應(yīng)用及高級(jí)操作等。

5、Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，可以提供豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型，十分適合做數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，還可進(jìn)行不同語(yǔ)言之間相互通信的數(shù)據(jù)交換格式，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，需掌握其具體用法。

6、ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個(gè)為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的軟件，提供的功能包括：配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組件服務(wù)等，在大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中要掌握Z(yǔ)ooKeeper的常用命令及功能的實(shí)現(xiàn)方法。

7、HBase

HBase是一個(gè)分布式的、面向列的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，它不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，更適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)，是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握HBase基礎(chǔ)知識(shí)、應(yīng)用、架構(gòu)以及高級(jí)用法等。

8、phoenix

phoenix是用Java編寫的基于JDBC API操作HBase的開(kāi)源SQL引擎，其具有動(dòng)態(tài)列、散列加載、查詢服務(wù)器、追蹤、事務(wù)、用戶自定義函數(shù)、二級(jí)索引、命名空間映射、數(shù)據(jù)收集、行時(shí)間戳列、分頁(yè)查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握其原理和使用方法。

9、Redis

Redis是一個(gè)key-value存儲(chǔ)系統(tǒng)，其出現(xiàn)很大程度補(bǔ)償了memcached這類key/value存儲(chǔ)的不足，在部分場(chǎng)合可以對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)起到很好的補(bǔ)充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握Redis的安裝、配置及相關(guān)使用方法。

10、Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù);同時(shí)，F(xiàn)lume提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(可定制)的能力。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握其安裝、配置以及相關(guān)使用方法。

11、SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個(gè)開(kāi)源框架整合而成，常作為數(shù)據(jù)源較簡(jiǎn)單的web項(xiàng)目的框架。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時(shí)，再使用SSM進(jìn)行整合操作。

12、Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，其在大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用上的目的是通過(guò)Hadoop的并行加載機(jī)制來(lái)統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過(guò)集群來(lái)提供實(shí)時(shí)的消息。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握Kafka架構(gòu)原理及各組件的作用和使用方法及相關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)!

13、Scala

Scala是一門多范式的編程語(yǔ)言，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)重要框架Spark是采用Scala語(yǔ)言設(shè)計(jì)的，想要學(xué)好Spark框架，擁有Scala基礎(chǔ)是必不可少的，因此，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握Scala編程基礎(chǔ)知識(shí)!

14、Spark

Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的通用的計(jì)算引擎，其提供了一個(gè)全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理的需求，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握Spark基礎(chǔ)、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內(nèi)存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關(guān)知識(shí)。

15、Azkaban

Azkaban是一個(gè)批量工作流任務(wù)調(diào)度器，可用于在一個(gè)工作流內(nèi)以一個(gè)特定的順序運(yùn)行一組工作和流程，可以利用Azkaban來(lái)完成大數(shù)據(jù)的任務(wù)調(diào)度，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需掌握Azkaban的相關(guān)配置及語(yǔ)法規(guī)則。

16、Python與數(shù)據(jù)分析

Python是面向?qū)ο蟮木幊陶Z(yǔ)言，擁有豐富的庫(kù)，使用簡(jiǎn)單，應(yīng)用廣泛，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也有所應(yīng)用，主要可用于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化等，因此，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需學(xué)習(xí)一定的Python知識(shí)。

想要想成為的大數(shù)據(jù)技術(shù)人才，就必須要經(jīng)歷學(xué)習(xí)技術(shù)的枯燥乏味的過(guò)程?？傊髷?shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)的技術(shù)很多，技術(shù)的更新迭代也比較快。學(xué)到老活到老，沒(méi)有學(xué)的完技術(shù)，只有一直不懈努力。