大數據要學哪些內容

Ⅰ 大數據需要學習哪些內容

當前大數據的知識體系還是比較龐大的，隨著大數據技術生態的逐漸成熟和完善，大數據領域也逐漸形成了更多的崗位細分，從事不同的崗位細分方向則需要學習不同的知識。比如大數據開發需要：

JavaSE基礎核心

Java入門語法、面向對象核心、集合與泛型、線程機制、網路編程、流程式控制制結構、異常體系、反射體系、IO流、設計模式

大數據基礎核心

Maven、Hadoop、Hive、Kafka、Linux、Shell、Zookeeper+HA、Flume、HBase

Spark生態體系框架

Scala語言、Spark SQL、Kylin、Druid、Sqoop、Spark Core、Presto、Spark Streaming、Redis緩存資料庫、GIT & GIT Hub、ElasticSearch

Ⅱ 大數據學習一般都學什麼

您好，大數據學習一般分為6個階段

第一階段
JavaSE基礎核心
第二階段
資料庫關鍵技術
第三階段
大數據基礎核心
第四階段
Spark生態體系框架&大數據精選項目
第五階段
Spark生態體系框架&企業無縫對接項目
第六階段
Flink流式數據處理框架
大數據是最近幾年新興的專業，發展的前景是非常好的，選擇大數據是沒有錯的！

Ⅲ 大數據學習需要哪些課程

1、Java編程技術

Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平台能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數據，掌握Java基礎是必不可少的!

2、Linux命令

對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟體很受限制，因此，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。

3、Hadoop

Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapRece為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作!

4、Hive

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

5、Avro與Protobuf

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

6、ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布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、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。

7、HBase

HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，它不同於一般的關系資料庫，更適合於非結構化數據存儲的資料庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

8、phoenix

phoenix是用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、散列載入、查詢伺服器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數據開發需掌握其原理和使用方法。

9、Redis

phoenix是用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、散列載入、查詢伺服器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數據開發需掌握其原理和使用方法。

Ⅳ Java大數據需要學習哪些內容

首先明確，java大數據通常指的是採用Java語言來完成一些大數據領域的開發任務，整體的學習內容涉及到三大塊，其一是Java語言基礎，其二是大數據平台基礎，其三是場景開發基礎。
Java開發包括了Java基礎，JavaWeb和JavaEE三大塊。java可以說是大數據最基礎的編程語言，一是因為大數據的本質無非就是海量數據的計算，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。java語言基礎部分的學習內容相對比較明確，由於Java語言本身的技術體系已經比較成熟了，所以學習過程也會相對比較順利。JavaWeb開發不僅涉及到後端開發知識，還涉及到前端開發知識，整體的知識量還是比較大的，而且在學習的過程中，需要完成大量的實驗。
大數據開發包括Java基礎，MySQL基礎，Hadoop(HDFS,MapRece,Yarn,Hive,Hbase,Zookeeper,Flume,Sqoop等)，Scala語言(類似於Java,Spark階段使用)，Spark(SparkSQL,SparkStreaming,SparkCore等)。
學習Java大數據一定離不開具體的場景，這裡面的場景不僅指硬體場景（數據中心），還需要有行業場景支持，所以學習Java大數據通常都會選擇一個行業作為切入點，比如金融行業、醫療行業、教育行業等等。初學者可以考慮在實習崗位上來完成這個階段的學習任務
總體上來說，Java大數據的學習內容是比較多的，而且也具有一定的難度。

Ⅳ 大數據主要學什麼

大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術等。

主修課程：面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等。

旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

(5)大數據要學哪些內容擴展閱讀：

越來越多的行業對大數據應用持樂觀的態度，大數據或者相關數據分析解決方案的使用在互聯網行業，比如網路、騰訊、淘寶、新浪等公司已經成為標准。而像電信、金融、能源這些傳統行業，越來越多的用戶開始嘗試或者考慮怎麼樣使用大數據解決方案，來提升自己的業務水平。

在「大數據」背景之下，精通「大數據」的專業人才將成為企業最重要的業務角色，「大數據」從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大。

Ⅵ 大數據學的內容包括哪些

大數據開發的課程包括JAVA編程基礎，前端JS資料庫。Linxu基礎等八大階段。最後階段是多個項目實操。

Ⅶ 大數據主要學什麼內容

大數據開發工程師是大數據領域一個比較熱門的崗位，有大量的傳統應用需要進行大數據改造，因此崗位有較多的人才需求。這個崗位需要掌握的知識結構包括大數據平台體系結構，比如目前常見的Hadoop、Spark平台，以及眾多組件的功能和應用，另外還需要掌握至少一門編程語言，比如Java、Python、Scala等。

大數據分析師是大數據領域非常重要的崗位，大數據分析師需要掌握的知識結構包括演算法設計、編程語言以及呈現工具，演算法設計是大數據分析師需要掌握的重點內容，而編程語言的作用則是完成演算法的實現。另外，大數據分析師還需要掌握一些常見的分析工具。

大數據運維工程師的主要工作內容是搭建大數據平台、部署大數據功能組件、配置網路環境和硬體環境、維護大數據平台，大數據運維工程師需要具備的知識結構包括計算機網路、大數據平台體系結構、編程語言（編寫運維腳本）等，通常情況下，大數據運維工程師也需要對資料庫有深入的了解。

Ⅷ 大數據的主要學習內容有哪些

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。因為需要掌握一門計算機的編程語言，大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多數機構都是教JAVA，我們都知道Java是目前使用最為廣泛的網路編程語言之一。他容易學而且很好用，如果你學習過C++語言，你會覺得C++和Java很像，因為Java中許多基本語句的語法和C++一樣，像常用的循環語句，控制語句等和C++幾乎一樣，其實Java和C++是兩種完全不同的語言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它編寫出適合於各種情況的應用程序。Java略去了
運算符重載、多重繼承等模糊的概念，C++中許多容易混淆的概念，有的被Java棄之不用了，或者以一種更清楚更容易理解的方式實現，因此Java語言相對是簡單的。
在學習Java的時候，我們一般需要學習這些課程： HTML&CSS&JS，java的基礎，JDBC與資料庫，JSP java web技術， jQuery與AJAX技術，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。這些課程都能幫助我們更好了解Java，學會運用Java。
3.大數據相關課程的學習。
學完了編程語言之後，一般就可以進行大數據部分的課程學習了。一般來說，學習大數據部分的時間比學習Java的時間要短。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。

Ⅸ 入門大數據需要學習什麼內容

分享大數據學習路線：

第一階段為JAVASE+MYSQL+JDBC

主要學習一些Java語言的概念，如字元、流程式控制制、面向對象、進程線程、枚舉反射等，學習MySQL資料庫的安裝卸載及相關操作，學習JDBC的實現原理以及Linux基礎知識，是大數據剛入門階段。

第二階段為分布式理論簡介

主要講解CAP理論、數據分布方式、一致性、2PC和3PC、大數據集成架構。涉及的知識點有Consistency一致性、Availability可用性、Partition
tolerance分區容忍性、數據量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。

第三階段為數據存儲與計算（離線場景）

主要講解協調服務ZK(1T)、數據存儲hdfs(2T)、數據存儲alluxio(1T)、數據採集flume、數據採集logstash、數據同步Sqoop(0.5T)、數據同步datax(0.5T)、數據同步mysql-binlog(1T)、計算模型MR與DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任務調度Azkaban、任務調度airflow等。

第四部分為數倉建設

主要講解數倉倉庫的歷史背景、離線數倉項目-伴我汽車（5T）架構技術解析、多維數據模型處理kylin（3.5T）部署安裝、離線數倉項目-伴我汽車升級後加入kylin進行多維分析等；

第五階段為分布式計算引擎

主要講解計算引擎、scala語言、spark、數據存儲hbase、redis、ku，並通過某p2p平台項目實現spark多數據源讀寫。

第六階段為數據存儲與計算（實時場景）

主要講解數據通道Kafka、實時數倉druid、流式數據處理flink、SparkStreaming，並通過講解某交通大數讓你可以將知識點融會貫通。

第七階段為數據搜索

主要講解elasticsearch，包括全文搜索技術、ES安裝操作、index、創建索引、增刪改查、索引、映射、過濾等。

第八階段為數據治理

主要講解數據標准、數據分類、數據建模、圖存儲與查詢、元數據、血緣與數據質量、Hive Hook、Spark Listener等。

第九階段為BI系統

主要講解Superset、Graphna兩大技術，包括基本簡介、安裝、數據源創建、表操作以及數據探索分析。

第十階段為數據挖掘

主要講解機器學習中的數學體系、Spark Mlib機器學習演算法庫、Python scikit-learn機器學習演算法庫、機器學習結合大數據項目。

對大數據分析有興趣的小夥伴們，不妨先從看看大數據分析書籍開始入門！B站上有很多的大數據教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

Ⅹ 大數據學習一般都學什麼內容

基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。

大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。

大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。

大數據數據採集階段：Python、Scala。

大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。