大數據的linux基礎

A. 大數據分析需要什麼基礎

大數據分析需要的基礎有：

1、編程語言基礎

學大數據，首先要具備的是編程語言基礎，掌握一門編程語言再學習大數據會輕松很多，甚至編程語言要比大數據學習的時間更長。

2、linux系統的基本操作

Linux系統的基本操作是大數據不可分割的一部分，大數據的組件都是在這個系統中跑的。

3、資料庫

只要跟數據打交道就離不開資料庫，SQL語言是每個數據分析師必不可少的一項硬技能。

4、Hadoop架構基礎

完成大數據環境的配置搭建，也是學習大數據的第一步。

5、機器學習

要使得大數據相關內容得到應用，則必然會涉及大量機器學習及演算法的內容，發揮出大數據的優勢，讓你的辦公效率更快，更強。

B. 學習大數據要什麼基礎

大數據開發學習要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基礎知識。

學會這兩項基礎後，接下來就需要學習大數據相關的技術了。首先學習Hadoop，需要學習它的HDFS、MapRece和YARN的組件，學會了這些，接下來就按順序學習Zookeeper，Mysql，Sqoop，Hive，Oozie，Hbase，Kafka，Spark。當我們把這些技術都學會了，基本上就能成為一個專業的大數據開發工程師了。

之後再進階提高一下，學習一下python、機器學習、數據分析等知識，能讓自己在今後的工作中更好的配合演算法工程師、數據分析師，讓自己變得更進步更優秀。

C. 如果想學Linux，應該怎麼學

對於Linux的學習，可以分為四個階段，Linux初級入門階段→Linux中級進階→高級進階→Linux資深方向細化階段
第一階段：初級階段
初級階段需要把linux學習路線搞清楚，任何學習都是循序漸進的，所以學linux也是需要有一定的路線。
1. Linux基礎知識、基本命令；
2. Linux用戶及許可權基礎；
3. Linux系統進程管理進階；
4. linux高效文本、文件處理命令；
5. shell腳本入門
第二階段:中級進階
中級進階需要在充分了解linux原理和基礎知識之後，對上層的應用和服務進行深入學習，其中說到服務肯定涉及到網路的相關知識，是需要花時間學習的。
1. TCP/IP網路基礎；
2. Linux企業常用服務；
3. Linux企業級安全原理和防範技巧；
4. 加密/解密原理及數據安全、系統服務訪問控制及服務安全基礎；
5. iptables安全策略構建；
6. shell腳本進階；
7. MySQL應用原理及管理入門
第三階段：Linux高級進階
1. http服務代理緩存加速；
2. 企業級負載集群；
3. 企業級高可用集群；
4. 運維監控zabbix詳解；
5. 運維自動化學習；
第四階段：Linux資深方向細化
1. 大數據方向；
2. 雲計算方向；
3. 運維開發；
4. 自動化運維；
5. 運維架構師

D. 學習大數據需要掌握哪些基礎

學習大數據需要掌握以下基礎：
數據結構和演算法：學習大數據需要具備扎實的數據結構和演算法基礎，包括數組、鏈表、棧、隊列、樹、圖等數據結構，以及排序、查找、圖演算法等常用演算法。
資料庫和圓搏SQL：熟悉常用資料庫和SQL語言的使用，包括MySQL、Oracle、SQL Server等關系型資料庫，以及NoSQL資料庫（如MongoDB、Redis）的使用。
編程語言：需要掌握至少一門編程語言，如Java、Python、C++等。特別是Python語言在大數據領域的應用越來越廣泛。
Linux操作系統和Shell腳本：大數據處理通常在分布式環境下進行，需要熟悉Linux操作系統的使用和Shell腳本的編寫，以便於在Linux環境下進行數據處理和分析。
統計學和機器學習：大數據分析離不開統計學和機器學習的基礎，需要掌握相關的理橘絕祥論知識和應用技能。
大數據技術和工具：掌握常用的大數據技術和工具，如Hadoop、Spark、Hive、Pig、Kafka、Flink等，了解它們的原理和使用方法。
數據可視化和報表分析：掌握數據可視化和報表分析的基礎知識和技能，能夠通過圖表和報表展示數據分析的結果，使得分析結果更加直觀、清晰。
總之，學習大數據需要掌握多方宏滾面的基礎知識和技能，這些基礎將為大數據的處理和分析提供堅實的基礎，並為日後的學習和發展奠定基礎。