怎樣學習大數據

A. 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。

B. 學習大數據應該掌握哪些知識

大數據專業需要學:數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。

大數據專業學什麼課程

數據科學與大數據技術專業是通過對基礎知識、理論及技術的研究，掌握學、統計、計算機等學科基礎知識，數據建模、高效分析與處理，統計學推斷的基本理論、基本方法和基本技能。具備良好的外語能力，培養出德、智、體、美、勞全面發展的技術型和全能型的優質人才。

數據科學與大數據技術的主要課程包括數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎爛拿宴、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析，部分高校的特色會有所差異。

通識類知識

通識類知識包括人文社會科學類、數學和自然科學類兩部分。人文社會科學類知識包括經濟、環境、法律、倫理等基本內容;數學和自然科學類知識包括高等工程數學、概率論與數理統計、離散結構、力學、電磁學、光學與現代物理的基本內容。

學科基礎知識

學科基礎知識被視為專業類基礎知識，培養學生計算思維、程序設計與實現、演算法分析與設計、系統能力等專業基本能力，能夠解決實際問題。建議教學內容覆蓋以下知識領域的核心內容:程序設計、數據結構、計算機組成操作系統、計算機網路、信息管理，包括核心概念、基本原理以及相關的基本技術和方法，並讓學生了解學科發展歷史和現狀。

專業知識

課程須覆蓋相應知識領域的核心內容，並培養學生將所學的知識運用於復雜系統的能力，能夠設計、實現、部署、運行或者維護基於計算原理的系統。數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。必修課:離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系敏轎統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

大數據的就業前景怎麼樣

大數據行業就業前景很好，學過大數據之後可以從事的工作很多，比如研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、數據分析等，這些都是許多互聯網公司需要的職位，而且研發工程師的需求也很大，數據分析很少。

大數據人才就業前飢銀景好還體現在薪酬水平高，大數據是目前薪酬高的行業之一，目前大數據人才已成為市場的稀缺資源，發展前景好，薪酬水平也水漲船高。

C. 大數據需要學哪些內容

大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。大數據專業還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等課程。
大數據專業學什麼課程
1、Java語言基礎課程
JAVA作為編程語言，使用是很廣泛的，大數據開發主要是基於JAVA，作為大數據應用的開發語言很合適。Java語言基礎包括Java開發介紹、Java語言基礎、Eclipse開發工具等課程。
2、HTML、CSS與Java課程
網站頁面布局、HTML5+CSS3基礎、jQuery應用、Ajax非同步交互等課程。
3、Linux系統和Hadoop生態體系課程
大數據的開發的框架是搭建在Linux系統上面的，所以要熟悉Linux開發環境。而Hadoop是一個大數據的基礎架構，它能搭建大型數據倉庫，PB級別數據的存儲、處理、分析、統計等業務。還需要了解數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架等課程。
4、分布式計算框架和SparkStrom生態體系課程
有一定的基礎之後，需要學習Spark大數據處理技術、Mlib機器學習、GraphX圖計算以及Strom技術架構基礎和原理等知識。Spark在性能還是在方案的統一性方面都有著極大的優越性，可以對大數據進行綜合處理：實時數據流處理、批處理和互動式查詢等課程。
5.其他課程
數據收集課程：分布式消息隊列Kafka、非關系型數據收集系統Flume、關系型數據收集工具Sqoop與Canel;
大數據技術課程：Spark、Storm、Hadoop、Flink等;
數據存儲課程：分布式文件系統及分布式資料庫、數據存儲格式;
資源管理和服務協調課程：YARN、ZooKeeper。
學大數據要具備什麼能力
1、學大數據要具有計算機編程功能。大數據技術建立在互聯網上，所以擁有編程技巧有很大的好處。
2、學大數據要具有一定的數學能力是非常關鍵的，學習計配悉檔算機需要非常強大的邏輯思維能力，但是數學是邏輯能力的基礎，對數學課程知識的了解是非常關鍵的。
3、學習大數據需要有一定的英語課程基礎，因為大數據知識主要是英文培亂陸舉，各種代碼用英文表達。因此，擁有一定的英語能力是非常重要的。
4、學大數據語言能力是非常重要的，無論學習什麼都需要用流暢的文字表達出來。大數據的最終目標不是獲得大量數據，而是將這些數字進行准確的分析出來。
5、學習大數據還需要具備理性和客觀的思維，這樣對於分析數據和學習相關課程知識具有很大的優勢。

D. 新手如何學習大數據

新手學習大數據可以通過自學或是培訓兩種方式。

想要自學那麼個人的學歷不能低於本科，若是計算機行業的話比較好。非本專業也可以，只要學歷夠，個人的邏輯思維能力以及個人的約束能力較好，就可以去網上找找免費的教程，選擇適合自己的自學試試看。

自學大數據路線圖👇👇

嘗試自學若覺得自己的約束能力一般，但是能學到進去也想盡快掌握技術，那可以考慮參加大數據培訓班，老師指導效率也會比較高。

無論是自學還是參加培訓班都需要自己付出較多的努力哦。

E. 初學者該怎麼學大數據

學習EXCEL函數和公式的用法，可以從以下幾方面著手：

1、理解知識兔函數和公式的基本概念。函數是EXCEL程序預先內置、能夠以特定方法處理數據的功能模塊，每個函數有其特定的語法結構和參數內容。公式則是使用者自己輸入的包含函數和其他運算符且能進行特定數據運算的符號組合蔽輪，要以符號「=」開始。EXCEL函數本身就是一種特殊的公式。

2、通過SUM、LEN、MOD、AND等幾個比較簡單的函數，掌握好公式和函數的輸入方法、函數語法結構的概念、函數參數的概念、什麼是常量、什麼是邏輯值、什麼是錯誤值、什麼是單元格引用等重要概念物並念。

3、單元格引用是函數參數的重要內容，分為相對引用、絕對引用和混合引用三個類型。靈活正確地使用單元格引用的類型，可以減少函數和公式輸入的工作量，同時也能讓計算的數據更精確有效。這需要在實踐中認真摸索知識兔。

4、EXCEL內置的函數很多，有些函數是特定專業領域的，在實際工作使用中並非都能用到，因此不用把每個函數的語法結構和參數內容都進行掌握。但上述的有關函數和公式的基本概念必須要深刻理解、認真掌握知識兔，這些是學習函數和公式的核心關鍵。

5、在實際運用中，往往需要在一個公式裡面嵌套多個罩困函數，即將一個函數的計算結果作為另外一個函數的參數來使用。在使用嵌套函數的時候，必須要有清晰的參數概念，特別是多重嵌套時，一定要分清哪個函數是哪一個層次的參數。

6、多實踐、多思考、多理解，結合自身的工作實際，對一些非常常用的重要函數要下死功夫，記住其語法結構和參數內容，做到能靈活運用、熟練輸入。

F. 大數據怎麼學習

興趣是第一老師。選擇學習一門課程和技能時，個人興趣是至關重要，對於學習像大專數據這樣抽象的技能更是如屬此。

學習Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎。

最關鍵的是學習Hadoop+spark，掌握大數據的收集、生成、調用工具。

樹立大數據思維，創造性開發、使用大數據。

深度了解大數據的意義、價值、市場、開發及運用前景。

到大數據管理中心、運用企業實習實踐，掌握開發、運用技能。

G. 如何自學大數據

1、第一階段：主要學習java基礎，學完出來並不能找工作，因為學的都是基礎，需要更進一步的努力，如果本身是java程序員，可以跳過！
2、第二階段：主要學習javaweb，學完也不能找工作哦，因為這些大部分人學一學都能會，並不達到工作的慧磨標准，你需要的是繼續學習！
3、第三階段：主要學習java的三大框架，SSM框架，說實在的，現在學完這個框架也只能簡單的找一份五六千的工作，大學生出來大部分也都會做！
4、第四階段：到這個階段，你會真正接觸到大數據，學習大數據的知識，學完能夠獨立開發爬蟲系統，能夠獨立開發搜索系統，能夠完成實時數據採集、存儲、計算及商業應用。找工作工資會在八千到一萬之間
5、第五階段：主要和大數據息息相關的Hadoop知識，學完能夠勝任離線相關工作，包括ETL工程師、任務調度工程師、Hive工程師、數據倉庫工程師等。找份上萬的工作分分鍾哦！
6、第六階段：學習spark，能夠勝任Spark相關工作，包括ETL工程師、Spark工程師、Hbase工程師、用戶畫像系統工程師、大數據反欺詐工程師。目前企業急缺Spark相關人才。學完一萬五的工資可以拿到！
7、第七階段：機器學習，人工智慧，這個是現今企業最缺的人才，學完這個階能夠勝任機器學習、數據挖掘告碧灶等相關工作，包括推薦演算法工程師、數據挖掘工程師、機器學習襪扮工程師，填補人工智慧領域人才急劇增長缺口。

H. 怎麼學大數據分析

通過描述型分析學大數據分析。
1、統計學概率理論基礎，統計其實不僅僅是對於思維的統計，更多的是對方法的統計，需要對調查獲旅山得的數據進行統計整理。
2、軟體歷敗操作，大數據肢鎮顫分析師對於技能掌握的要求不高，還是要有針對性的學習，excel、SPSS、SAS等，要先會對軟體進行操作。
3、數據挖掘，數據挖掘是類似於數據分析，細分出挖掘以及分析的方向，二者之間的區別。

I. 怎麼自學大數據

如果題主是Java工程師的話自學大數據是可以的，如果零基礎的話自學基本上是不可能的，如果實在想試試最好的方案是：先關注一些大數據領域的動態，讓自己融入大數據這樣一個大的環境中。然後找一些編程語言的資料（大數據的基礎必備技能）和大數據入門的視頻和書籍，基本的技術知識還是要了解的。
要針對不同階段、不同基礎的同學制定不同的學習方案。對於零基礎想要自學大數據，不是說不可能，但是很多以失敗告終，客觀原因：學習環境不好；主觀原因：基礎不好，看不懂，學不會，枯燥無味直接放棄。
在學習了一段時間之後，如果覺得自己還能應付得來，就繼續尋找大數據基礎視頻和書籍，一步一個腳印的來；如果覺得覺得自己入門都很難，要麼放棄，要麼捨得為自己投資一把，去選擇一家靠譜的培訓機構。