大数据入门：如何学习大数据？

学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后. Java 大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。 有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。 Linux 因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。 Hadoop 这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据，到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据，因为这是你的价值所在，让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。Zookeeper 这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。Mysql我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。Sqoop这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。Hive这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。Oozie既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。Hbase这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。Spark它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。会这些东西你就成为一个专业的大数据开发工程师了，月薪2W都是小毛毛雨后续提高 ：当然还是有很有可以提高的地方，比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了，网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。最后再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能更好的与算法工程师打交通。这样你的公司就更离不开你了，大家都会对你喜欢的不要不要的。

小编发现越来越多的人学习大数据，现如今大数据已经不是新型编程科目了，大数据有平台开发逐渐向大数据应用开发蔓延发展，这也是大数据开发落地实施的必然结果。现在大数据已然被政府重视，在大学也设立了大数据专业，然而大数据专业毕业生也无法满足企业的需求量，有很大一部分大数据开发人才是通过大数据培训输出的。

小伙伴可以通过自学或参加大数据培训班来获得大数据知识。但是小伙伴一定要知道的是大数据是比较复杂且综合性比较强的编程语言，自学大数据的话，相应的得具备java、Python等编程语言基础，才能更容易接受大数据知识，如果是零基础的话，我建议通过大数据培训来系统学习技术知识，那大数据该如何入门学习呢？

1.掌握java、Python等相关编程基础

如果自学大数据，你需要在网上搜罗一些相关java、Python等编程语言视频来了解学习基础知识，能达到初步入门即可；在大数据培训一般都会设有针对零基础的教学模块，等基本掌握了一些编程基础，才开始教学大数据的相关知识。

2.以用为学

小伙伴在学习大数据的时候，可以根据各大招聘网站上企业对大数据人才的技术需求，去着重学习相关技术知识，同时结合实战项目练习，来学习巩固大数据技术编程知识，以用为学，提高学习效率，提升自身职业价值。

3.多交流，多练习

无论小伙伴通过哪种学习方式来获得大数据知识，在学习过程中必不可少的是多交流和勤加练习敲代码，在交流和练习的过程中捋顺自己对编程思维的认知，培养自己的编程思维。

最后，大数据如何入门学习，除了编程基础的学习，还需要小伙伴端正自己的学习态度，不断探索适合自己的学习方法，提高学习效率，成功入行大数据行业。