怎麼學習實踐大數據技術棧

⑴ 怎麼學習大數據工程

第1階段：掌握Java Web數據可視化

你需要掌握Java伺服器端技術，前端可視化技術，資料庫技術，這個階段主要是儲備大數據的前置技能，當然你已經可以從事數據可視化工程師的工作了，但還不能算真正入門大數據。

第2階段：學會 Hadoop 核心及生態圈技術棧

這部分涵蓋的技術比較多，像 HDFS 分布式存儲、MapRece、Zookeeper、Kafka等你都得掌握，掌握後可以去從事 ETL 工程師等一些大數據的崗位，但是知識儲備還不夠完整。

第3階段：搞定計算引擎及分析演算法

計算引擎我建議是 Spark 和 Flink 都能熟練使用，雖然現在一些企業還在用 Spark，但未來 Flink 一定會成為主流。學到這，你已經具備相對完整的大數據技能，能從事一些高薪的崗位了，像大數據研發工程師、推薦系統工程師、用戶畫像工程師等。

⑵ 想要學習大數據，應該怎麼入門

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

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。

⑶ 零基礎應該如何學習大數據

首先，學習大數據我們就要認識大數據，大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Veracity(真實性)。

其次，學習有關大數據課程的內容，第一階段：Java語言基礎(只只需要學習Java的標准版JavaSE就可以了，做大數據不需要很深的Java 技術，當然Java怎麼連接資料庫還是要知道);

第二階段：Linux精講(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);

第三階段：Hadoop生態系統(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。)

第四階段:strom實時開發(torm是一個免費並開源的分布式實時計算系統。利用Storm可以很容易做到可靠地處理無限的數據流，像Hadoop批量處理大數據一樣，Storm可以實時處理數據。Storm簡單，可以使用任何編程語言。)

第五階段：Spark生態體系(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。);

第六階段：大數據項目實戰(大數據實戰項目可以幫助大家對大數據所學知識更加深刻的了解、認識，提高大數據實踐技術)。

關於零基礎應該如何學習大數據，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑷ 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。

⑸ 如何進入大數據領域，學習路線是什麼

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。

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⑹ 電腦大數據怎麼學

如何學習大數據技術？大數據怎麼入門？怎麼做大數據分析？數據科學需要學習那些技術？大數據的應用前景等等問題。由於大數據技術涉及內容太龐雜，大數據應用領域廣泛，而且各領域和方向採用的關鍵技術差異性也會較大，難以三言兩語說清楚，本文來說說到底要怎麼學習它，以及怎麼避免大數據學習的誤區，以供參考。
大數據要怎麼學：數據科學特點與大數據學習誤區
（1）大數據學習要業務驅動，不要技術驅動：數據科學的核心能力是解決問題。
大數據的核心目標是數據驅動的智能化，要解決具體的問題，不管是科學研究問題，還是商業決策問題，抑或是政府管理問題。
所以學習之前要明確問題，理解問題，所謂問題導向、目標導向，這個明確之後再研究和選擇合適的技術加以應用，這樣才有針對性，言必hadoop,spark的大數據分析是不嚴謹的。
不同的業務領域需要不同方向理論、技術和工具的支持。如文本、網頁要自然語言建模，隨時間變化數據流需要序列建模，圖像音頻和視頻多是時空混合建模；大數據處理如採集需要爬蟲、倒入導出和預處理等支持，存儲需要分布式雲存儲、雲計算資源管理等支持，計算需要分類、預測、描述等模型支持，應用需要可視化、知識庫、決策評價等支持。所以是業務決定技術，而不是根據技術來考慮業務，這是大數據學習要避免的第一個誤區。
（2）大數據學習要善用開源，不要重復造輪子：數據科學的技術基因在於開源。IT前沿領域的開源化已成不可逆轉的趨勢，Android開源讓智能手機平民化，讓我們跨入了移動互聯網時代，智能硬體開源將帶領跨入物聯網時代，以Hadoop和Spark為代表的大數據開源生態加速了去IOE（IBM、ORACLE、EMC）進程，倒逼傳統IT巨頭擁抱開源，谷歌和OpenAI聯盟的深度學習開源（以Tensorflow,Torch,Caffe等為代表）正在加速人工智慧技術的發展。
數據科學的標配語言R和Python更是因開源而生，因開源而繁榮，諾基亞因沒把握開源大勢而衰落。為什麼要開源，這得益於IT發展的工業化和構件化，各大領域的基礎技術棧和工具庫已經很成熟，下一階段就是怎麼快速組合、快速搭積木、快速產出的問題，不管是linux,anroid還是tensorflow，其基礎構件庫基本就是利用已有開源庫，結合新的技術方法實現，組合構建而成，很少在重復造輪子。
另外，開源這種眾包開發模式，是一種集體智慧編程的體現，一個公司無法積聚全球工程師的開發智力，而一個GitHub上的明星開源項目可以，所以要善用開源和集體智慧編程，而不要重復造輪子，這是大數據學習要避免的第二個誤區。
（3）大數據學習要以點帶面，不貪大求全：數據科學要把握好碎片化與系統性。根據前文的大數據技術體系分析，我們可以看到大數據技術的深度和廣度都是傳統信息技術難以比擬的。
我們的精力很有限，短時間內很難掌握多個領域的大數據理論和技術，數據科學要把握好碎片化和系統性的關系。
何為碎片化，這個碎片化包括業務層面和技術層面，大數據不只是谷歌，亞馬遜，BAT等互聯網企業，每一個行業、企業裡面都有它去關注數據的痕跡：一條生產線上的實時感測器數據，車輛身上的感測數據，高鐵設備的運行狀態數據，交通部門的監控數據，醫療機構的病例數據，政府部門的海量數據等等，大數據的業務場景和分析目標是碎片化的，而且相互之間分析目標的差異很大；另外，技術層面來講，大數據技術就是萬金油，一切服務於數據分析和決策的技術都屬於這個范疇，其技術體系也是碎片化的。
那怎麼把握系統性呢，不同領域的大數據應用有其共性關鍵技術，其系統技術架構也有相通的地方，如系統的高度可擴展性，能進行橫向數據大規模擴張，縱向業務大規模擴展，高容錯性和多源異構環境的支持，對原有系統的兼容和集成等等，每個大數據系統都應該考慮上述問題。如何把握大數據的碎片化學習和系統性設計，離不開前面提出的兩點誤區，建議從應用切入、以點帶面，先從一個實際的應用領域需求出發，搞定一個一個技術點，有一定功底之後，再舉一反三橫向擴展逐步理解其系統性技術。
（4）大數據學習要勇於實踐，不要紙上談兵：數據科學還是數據工程？
大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值，數據科學還是數據工程是大數據學習要明確的關鍵問題，搞學術發paper數據科學OK，但要大數據應用落地，如果把數據科學成果轉化為數據工程進行落地應用，難度很大，這也是很多企業質疑數據科學價值的原因。且不說這種轉化需要一個過程，從業人員自身也是需要審視思考的。
工業界包括政府管理機構如何引入研究智力，數據分析如何轉化和價值變現？數據科學研究人員和企業大數據系統開發工程人員都得想想這些關鍵問題。
目前數據工程要解決的關鍵問題主線是數據(Data)>知識(Knowledge)>服務(Service)，數據採集和管理，挖掘分析獲取知識，知識規律進行決策支持和應用轉化為持續服務。解決好這三個問題，才算大數據應用落地，那麼從學習角度講，DWS就是大數據學習要解決問題的總目標，特別要注重數據科學的實踐應用能力，而且實踐要重於理論。從模型，特徵，誤差，實驗，測試到應用，每一步都要考慮是否能解決現實問題，模型是否具備可解釋性，要勇於嘗試和迭代，模型和軟體包本身不是萬能的，大數據應用要注重魯棒性和實效性，溫室模型是沒有用的，訓練集和測試集就OK了嗎？
大數據如何走出實驗室和工程化落地，一是不能閉門造車，模型收斂了就想當然萬事大吉了；二是要走出實驗室充分與業界實際決策問題對接；三是關聯關系和因果關系都不能少，不能描述因果關系的模型無助於解決現實問題；四是注重模型的迭代和產品化，持續升級和優化，解決新數據增量學習和模型動態調整的問題。
所以，大數據學習一定要清楚我是在做數據科學還是數據工程，各需要哪些方面的技術能力，現在處於哪一個階段等，不然為了技術而技術，是難以學好和用好大數據的。

⑺ 大數據學習培訓如何學

大數據技術想要入門是比較難的，如果是零基礎的學員想要入門大數據的還是不太可能事情，最好是找一家靠譜的大數據培訓機構進行系統的學習大數據基礎，但是大數據的學習也不是誰都可以的，零基礎的最好是本科的學歷，因為大數據培訓學習需要的邏輯思維分析能力比較強，也涉及到一些大學的數學演算法，所以學歷要求會高些，如果是有Java基礎的哪就另當別論了，大數據技術的培訓學習，基本都是以Java為基礎鋪墊的的，有一些Java基礎的話，相對來說就容易一些了，如果是直接想學大數據開發的話，Linux基礎要有一些，然後就是大數據相關組件的學習和使用，以及他們之間各個有什麼作用，數據採集聚合傳輸處理，各個組件在什麼位置，有什麼作用等，

一般都是Hadoop+zookeeper+Hive+Flume+Kafka+HBase+Spark+Flink

大數據培訓內容：

1、基礎部分：JAVA語言 和 LINUX系統。

2、大數據技術部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK調優等，覆蓋前沿技術：Hadoop,Spark,Flink,實時數據處理、離線數據處理、機器學習。

大數據學習是一件值得大家投資自己的事情，也是一件從長遠發展來看比較不錯的行業，但是咋這里小編還是要體提醒大家在決定大數據學習之前，一定要先對大數據和自己都有一個明確的認知，這樣更有利於後期大數據的學習。

2021大數據學習路線

⑻ 初學者如何高效學習大數據技術

【導讀】大數據的高薪和發展前景，吸引著越來越多的人想要加入大數據行業，而想做大數據，前提是需要掌握相應的技術，才能獲得在行業立足的資本。尤其是很多零基礎學習者，學習大數據是需要跨過的第一道關卡。那麼，初學者如何高效學習大數據技術?

目前想要轉型做大數據的人群當中，零基礎的學習者不在少數，對於零基礎學習者，比較中肯的建議是不要自學。大數據作為一門新興技術，市面上能夠找到的學習資料非常有限，並且大數據技術不斷在更新迭代，自學很難跟上最新技術趨勢。

對於大部分零基礎學習者來說，想要學大數據，通過大數據培訓是效率最高的方式。而市面上的大數據培訓，可以分為線上培訓和線下培訓兩種模式，不管是這些機構課程如何宣傳，作為初學者，應該重視的是，如果能夠達到高效的學習。

大數據線上培訓，有直接賣錄制好的視頻的，也有視頻直播課程，相對來說，視頻直播課程具有更好的課堂互動性，如果能堅持下來，那麼應當也能有一定的收獲。

而大數據線下培訓，應該說是各種培訓模式下，學習效率和學習效果都最好的方式了。大數據線下培訓有完備的教學體系，系統化的大數據課程，資深的專業講師，三管齊下，能夠幫助學習者更快地入門，打下良好的基礎。

在大數據的學習中，除了基礎技術知識的學習，更重要的是理論與實踐的結合，畢竟我們最終還是要將技術知識運用到工作實際中，這也是就業當中的核心競爭力來源。

大數據線下培訓，擁有良好的硬體環境支持，在不同的學習階段，還有相應的實戰項目來做聯系，大大提升學習者的技術實戰能力。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「初學者如何高效學習大數據技術?」的全部內容，希望對大家有所幫助。所謂不做不打無准備之仗，總的來說隨著大數據在眾多行業中的應用，大數據技術工作能力的工程師和開發人員是很吃香的。希望各位大家在學習之前做好准備，下足功夫不要憑空想像的想要取得優異的成績。

⑼ 大數據怎麼學習

第一階段：大數據技術入門

1大數據入門：介紹當前流行大數據技術，數據技術原理，並介紹其思想，介紹大數據技術培訓課程，概要介紹。

2Linux大數據必備：介紹Lniux常見版本，VMware虛擬機安裝Linux系統，虛擬機網路配置，文件基本命令操作，遠程連接工具使用，用戶和組創建，刪除，更改和授權，文件/目錄創建，刪除，移動，拷貝重命名，編輯器基本使用，文件常用操作，磁碟基本管理命令，內存使用監控命令，軟體安裝方式，介紹LinuxShell的變數，控制，循環基本語法，LinuxCrontab定時任務使用，對Lniux基礎知識，進行階段性實戰訓練，這個過程需要動手操作，將理論付諸實踐。

3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介紹CM的安裝，CDH的安裝，配置，等等。

第二階段：海量數據高級分析語言

Scala是一門多範式的編程語言，類似於java，設計的初衷是實現可伸縮的語言，並集成面向對象編程和函數式編程的多種特性，介紹其優略勢，基礎語句，語法和用法， 介紹Scala的函數，函數按名稱調用，使用命名參數函數，函數使用可變參數，遞歸函數，默認參數值，高階函數，嵌套函數，匿名函數，部分應用函數，柯里函數，閉包，需要進行動手的操作。

第三階段：海量數據存儲分布式存儲

1HadoopHDFS分布式存儲：HDFS是Hadoop的分布式文件存儲系統，是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上，HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，非常適合大規模數據集上的應用，介紹其的入門基礎知識，深入剖析。

2HBase分布式存儲：HBase-HadoopDatabase是一個高可靠性，高性能，面向列，可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC上搭建起大規模結構化存儲集群，介紹其入門的基礎知識，以及設計原則，需實際操作才能熟練。

第四階段：海量數據分析分布式計算

1HadoopMapRece分布式計算：是一種編程模型，用於打過莫數據集的並行運算。

2Hiva數據挖掘：對其進行概要性簡介，數據定義，創建，修改，刪除等操作。

3Spare分布式計算：Spare是類MapRece的通用並行框架。

第五階段：考試

1技術前瞻：對全球最新的大數據技術進行簡介。

2考前輔導：自主選擇報考工信部考試，對通過者發放工信部大數據技能認證書。

上面的內容包含了大數據學習的所有的課程，所以，如果有想學大數據的可以從這方面下手，慢慢的了解大數據。

⑽ 零基礎學習大數據怎麼學

【導語】如今大數據發展得可謂是如日中天，各行各業對於大數據的需求也是與日俱增，越來越多的決策、建議、規劃和報告，都要依靠大數據的支撐，學習大數據成了不少人提升或轉行的機會，那麼零基礎學習大數據怎麼學呢?

1、學習大數據我們就要認識大數據，大數據(big
data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Veracity(真實性)。

2、學習有關大數據課程的內容：

第一階段：Java語言基礎(只只需要學習Java的標准版JavaSE就可以了，做大數據不需要很深的Java
技術，當然Java怎麼連接資料庫還是要知道);

第二階段：Linux精講(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);

第三階段：Hadoop生態系統(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。)

第四階段:strom實時開發(torm是一個免費並開源的分布式實時計算系統。利用Storm可以很容易做到可靠地處理無限的數據流，像Hadoop批量處理大數據一樣，Storm可以實時處理數據。Storm簡單，可以使用任何編程語言。)

第五階段：Spark生態體系(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。);

第六階段：大數據項目實戰(大數據實戰項目可以幫助大家對大數據所學知識更加深刻的了解、認識，提高大數據實踐技術)。

關於零基礎學習大數據怎麼學，就給大家介紹到這里了，其實想要學好大數據，成為優秀的大數據工程師，還是需要大家多多進行自我技能提升，多多進行日常問題處理，加油!