怎麼學大數據

『壹』 怎樣學習大數據

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

『貳』 如何開始學習大數據

那麼大數據從0開始需要學習些什麼內容呢？可以先從這里開始：

1、0基礎學習大數據需要Java基礎

可以說是大數據最基礎的編程語言，一是大數據的本質是海量數據的計算，查詢與存儲，後台開發很容易接觸到大數據量存取的應用場景；二是Java天然的優勢，大數據的組件很多是用Java開發的。

零基礎小白想學習大數據，需要從Java基礎開始學起，可以把Java語言作為第一個入門語言。一般來說，學會JavaSE就可以了，但能掌握JavaEE的話會更好。

2、學習Linux系統管理、Shell編程設計、Maven

大數據技術往往運行在Linux環境下，大數據的分布式集群（Hadoop，Spark）都是搭建在多台Linux系統上，對集群的執行命令都是在Linux終端窗口輸入......想從事大數據相關工作，需要掌握Linux系統操作方法和相關命令。

『叄』 大數據應該怎麼學有哪些要求

大數據課程知識點較多，學起來有一定難度！

「大數據」就是一些把我們需要觀察的對象數據化，然後把數據輸入計算機，讓計算機對這些大量的數據進行分析之後，給出我們一些結論。

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。祝你學有所成，望採納。

北大青鳥中博軟體學院大數據畢業答辯

『肆』 大數據與雲計算應該怎麼學

《阿里雲大學課程（大數據、雲計算、雲安全、中間件）.zip》網路網盤資源免費下載

鏈接: https://pan..com/s/16hjddCM_GcPVXGmBrr6feA

『伍』 大數據該怎麼學習，自學能學會嗎

想要自學大數據，知道如何下手的小夥伴有福利了，本文專門為你准備的學習計劃，這些技術知識梳理、其中的定義、關系以及作用，對你以後的學習會有很大的幫助！

大數據本質也是數據，但是又有了新的特徵，包括數據來源廣、數據格式多樣化（結構化數據、非結構化數據、Excel文件、文本文件等）、數據量大（最少也是TB級別的、甚至可能是PB級別）、數據增長速度快等。
針對大數據主要的4個特徵我們需要考慮以下問題：
數據來源廣，該如何採集匯總？，對應出現了Sqoop，Cammel，Datax等工具。
數據採集之後，該如何存儲？，對應出現了GFS，HDFS，TFS等分布式文件存儲系統。
由於數據增長速度快，數據存儲就必須可以水平擴展。
數據存儲之後，該如何通過運算快速轉化成一致的格式，該如何快速運算出自己想要的結果？
對應的MapRece這樣的分布式運算框架解決了這個問題；但是寫MapRece需要Java代碼量很大，所以出現了Hive，Pig等將SQL轉化成MapRece的解析引擎；
普通的MapRece處理數據只能一批一批地處理，時間延遲太長，為了實現每輸入一條數據就能得到結果，於是出現了Storm/JStorm這樣的低時延的流式計算框架；
但是如果同時需要批處理和流處理，按照如上就得搭兩個集群，Hadoop集群（包括HDFS+MapRece+Yarn）和Storm集群，不易於管理，所以出現了Spark這樣的一站式的計算框架，既可以進行批處理，又可以進行流處理（實質上是微批處理）。
而後Lambda架構，Kappa架構的出現，又提供了一種業務處理的通用架構。
為了提高工作效率，加快運速度，出現了一些輔助工具：
Ozzie，azkaban：定時任務調度的工具。
Hue，Zepplin：圖形化任務執行管理，結果查看工具。
Scala語言：編寫Spark程序的最佳語言，當然也可以選擇用Python。
Python語言：編寫一些腳本時會用到。
Allluxio，Kylin等：通過對存儲的數據進行預處理，加快運算速度的工具。
以上大致就把整個大數據生態裡面用到的工具所解決的問題列舉了一遍，知道了他們為什麼而出現或者說出現是為了解決什麼問題，進行學習的時候就有的放矢了。

『陸』 大數據怎麼學，自學可以學會嗎

零基礎學習大數據可以有以下幾個步驟：

1、選擇一個具體方向

大數據已經初步形成了一個產業鏈，在數據採集、數據存儲、數據安全、數據分析、數據呈現、數據應用等有大量的崗位，不同的崗位需要具備不同的知識結構，所以首先要選擇一個適合自己的方向。

2、學習編程等基礎知識

大數據的基礎知識是數學、統計學和計算機，可以從編程語言開始學起，Python、Java、Scala、R、Go等語言在大數據領域都有一定的應用場景，可以選擇一門學習。大數據開發方向建議選擇Java、Scala，數據分析方向建議學習Python、R。

3、學習大數據平台知識

入門學習Hadoop或者Spark，Hadoop平台經過多年的發展已經形成了較為完成的應用生態，相關的成熟案例也比較多，產品插件也越來越豐富。

『柒』 大數據怎麼學

一、數據分析師有哪些要求？

1、理論要求及對數字的敏感性，包括統計知識、市場研究、模型原理等。

2、工具使用，包括挖掘工具、資料庫、常用辦公軟體（excel、PPT、word、腦圖）等。

3、業務理解能力和對商業的敏感性。對商業及產品要有深刻的理解，因為數據分析的出發點就是要解決商業的問題，只有理解了商業問題，才能轉換成數據分析的問題，從而滿足部門的要求。

4、匯報和圖表展現能力。這是臨門一腳，做得再好的分析模型，如果不能很好地展示給領導和客戶，成效就大打折扣，也會影響到數據分析師的職業晉升。

二、請把數據分析作為一種能力來培養

從廣義來說，現在大多數的工作都需要用到分析能力，特別是數據化運營理念深入的今天，像BAT這樣的公司強調全員參與數據化運營，所以，把它作為一種能力培訓，將會讓你終生受益。

三、從數據分析的四個步驟來看清數據分析師需具備的能力和知識：

數據分析的四個步驟（這有別於數據挖掘流程：商業理解、數據理解、數據准備、模型搭建、模型評估、模型部署），是從更宏觀地展示數據分析的過程：獲取數據、處理數據、分析數據、呈現數據。

（一） 獲取數據

獲取數據的前提是對商業問題的理解，把商業問題轉化成數據問題，要通過現象發現本質，確定從哪些緯度來分析問題，界定問題後，進行數據的採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的思維和對商業問題的理解能力。

推薦書籍：《金字塔原理》、麥肯錫三部曲：《麥肯錫意識》、《麥肯錫工具》、《麥肯錫方法》

工具：思維導圖、mindmanager軟體

（二） 處理數據

一個數據分析項目，通常數據處理時間佔70%以上，使用先進的工具有利於提升效率，所以盡量學習最新最有效的處理工具，以下介紹的是最傳統的，但卻很有效率的工具：

Excel：日常在做通報、報告和抽樣分析中經常用到，其圖表功能很強大，處理10萬級別的數據很輕松。

UltraEdit：文本工具，比TXT工具好用，打開和運行速度都比較快。

ACCESS：桌面資料庫，主要是用於日常的抽樣分析（做全量統計分析，消耗資源和時間較多，通常分析師會隨機抽取部分數據進行分析），使用SQL語言，處理100萬級別的數據還是很快捷。

Orcle、SQL sever：處理千萬級別的數據需要用到這兩類資料庫。

當然，在自己能力和時間允許的情況下，學習新流行的分布式資料庫及提升自身的編程能力，對未來的職業發展也有很大幫助。

分析軟體主要推薦：

SPSS系列：老牌的統計分析軟體，SPSS Statistics（偏統計功能、市場研究）、SPSS Modeler（偏數據挖掘），不用編程，易學。

SAS：老牌經典挖掘軟體，需要編程。

R：開源軟體，新流行，對非結構化數據處理效率上更高，需編程。

隨著文本挖掘技術進一步發展，對非結構化數據的分析需求也越來越大，需要進一步關注文本挖掘工具的使用。

（三） 分析數據

分析數據，需要用到各類的模型，包括關聯規則、聚類、分類、預測模型等，其中一個最重要的思想是對比，任何的數據需要在參照系下進行對比，結論才有意義。

推薦的書籍：

1、《數據挖掘與數據化運營實戰，思路、方法、技巧與應用》，盧輝著，機械出版社。這本書是近年國內寫得最好的，務必把它當作聖經一樣來讀。

2、《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）》和《誰說菜鳥不會數據分析（工具篇）》，張文霖等編著。屬於入門級的書，適合初學者。

3、《統計學》第五版，賈俊平等編著，中國人民大學出版社。比較好的一本統計學的書。

4、《數據挖掘導論》完整版，[美]Pang-Ning Tan等著，范明等翻譯，人民郵電出版社。

5、《數據挖掘概念與技術》，Jiawei Han等著，范明等翻譯，機械工業出版社。這本書相對難一些。

6、《市場研究定量分析方法與應用》，簡明等編著，中國人民大學出版社。

7、《問卷統計分析實務—SPSS操作與應用》，吳明隆著，重慶大學出版社。在市場調查領域比較出名的一本書，對問卷調查數據分析講解比較詳細。

（四） 呈現數據

該部分需要把數據結果進行有效的呈現和演講匯報，需要用到金字塔原理、圖表及PPT、word的呈現，培養良好的演講能力。

『捌』 想學大數據，不知道如何入門

零基礎學習大數據一般有以下幾步：
1、了解大數據理論
2、計算機編程語言學習
3、大數據相關課程學習
4、實戰項目
（1）了解大數據理論
要學習大數據你至少應該知道什麼是大數據，大數據一般運用在什麼領域。對大數據有一個大概的了解，你才能清楚自己對大數據究竟是否有興趣，如果對大數據一無所知就開始學習，有可能學著學著發現自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以如果想要學習大數據，需要先對大數據有一個大概的了解。
（2）計算機編程語言的學習
對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單，大數據學習是需要java基礎的，而對於從來沒有接觸過編程的朋友來說，要從零開始學習，是需要一定的時間和耐心的。
（3）大數據相關課程的學習
一般來說，大數據課程，包括大數據技術入門，海量數據高級分析語言，海量數據存儲分布式存儲，以及海量數據分析分布式計算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等專業課程。如果要完整的學習大數據的話，這些課程都是必不可少的。
（4）實戰項目
不用多說，學習完任何一門技術，最後的實戰訓練是最重要的，進行一些實際項目的操作練手，可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對於相關知識也能加強記憶，在今後的運用中，也可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。

『玖』 大數據應該怎麼學才能學好

近期，經常聽到這樣一句特別豪氣的話「我家裡有礦」！對於數據而言，沒有大數據技術的數據一無是處，但經過大數據技術處理的數據，就是金礦，價值連城！
面臨能將「礦」玩弄於股掌之間的大數據技術，誰能坐懷不亂？誰又能忍心放棄這個難得的機遇呢？那麼問題來了，該如何學習大數據技術呢？學習是一項很好的技能，但也需要循序漸進！
學習大數據的頭一步：打好基礎，比高逼格的大數據技術更重要！而基礎知識就是：編程語言和linux操作系統。
我們以java編程為例，當然了你所擅長的編程語言也可以是python、Scala等！

Java：只需要學習Java的標准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術在大數據技術里用到的並不多，只需要了解就可以了，當然Java怎麼連接資料庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同學說Hibernate或Mybites也能連接資料庫啊，為什麼不學習一下，我這里不是說學這些不好，而是說學這些可能會用你很多時間，工作中也不常用，我還沒看到誰做大數據處理用到這兩個東西的，當然你的精力很充足的話，可以學學Hibernate或Mybites的原理，不要只學API，這樣可以增加你對Java操作資料庫的理解，因為這兩個技術的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

接下來就是大數據技術的兩大生態系統：Hadoop生態系統和spark生態系統。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。YARN是體現Hadoop平台概念的重要組件有了它大數據生態體系的其它軟體就能在hadoop上運行了，這樣就能更好的利用HDFS大存儲的優勢和節省更多的資源比如我們就不用再單獨建一個spark的集群了，讓它直接跑在現有的hadoop yarn上面就可以了。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
以上很多都是必須的理論技術知識，想要成功就業，光紙上談兵不行，還需要一定的實戰經驗才行，尋找一些大數據相關的項目進行練練手，鞏固一下自己的技術。

以上就是對如何學習大數據的簡單總結，如果學完之後仍有餘力，自然也是可以學習機器學習、人工智慧等技術知識嗎，對你以後的就業會有很大的優勢！

『拾』 大數據怎麼學

其實簡單的來說，大數據就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。
大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向，一個是精準化定製，第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容，每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、網路的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。
很多新手剛開始會考慮自學大數據，時間安排自由，但是新手如何自學大數據是個相當嚴峻的問題，看視頻學大數據可以嗎?可以，但問題的關鍵在於你要找出優質的大數據視頻教程，然後要確保自己在學習中無遺漏，並且最好是伴隨著你相應的筆記。
新手自學大數據中，特別注意的是要進行項目練習，大數據在剛接觸時會有些新鮮感，但是接下來就是一些乏味感,一味的只看不練，那麼學起來更乏味，大數據本身也是門需要大量項目練習鞏固知識的專業，不多多進行項目練習，那麼很大程度上就等於白學，學不能致用。
新手自學大數據難嗎?其實相當有難度，大數據知識學習起來其實還滿雜的，既得學大數據基礎，又得掌握很多統計學等等的知識，自學大數據一個人的視野也畢竟有限，遇到難題時，想找個人一起商討如何解決，難，想證明自己所做的數據分析正確全面，但是無人可證。
沒有基礎的，我是建議去找一個專業的學習去學習，會大大的縮減學習時間以及提高學習效率