大数据编程基础学习

1. 大数据学哪些编程

大数据需要的语言

java

java可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的（当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天）。

• 一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景

• 二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。

说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。

Scala

scala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道（后面我会有文章多维度介绍它们），它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。

Python和Shell

shell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。

2. 学习大数据需要掌握哪些基础

学习大数据需要掌握以下基础：
数据结构和算法：学习大数据需要具备扎实的数据结构和算法基础，包括数组、链表、栈、队列、树、图等数据结构，以及排序、查找、图算法等常用算法。
数据库和圆搏SQL：熟悉常用数据库和SQL语言的使用，包括MySQL、Oracle、SQL Server等关系型数据库，以及NoSQL数据库（如MongoDB、Redis）的使用。
编程语言：需要掌握至少一门编程语言，如Java、Python、C++等。特别是Python语言在大数据领域的应用越来越广泛。
Linux操作系统和Shell脚本：大数据处理通常在分布式环境下进行，需要熟悉Linux操作系统的使用和Shell脚本的编写，以便于在Linux环境下进行数据处理和分析。
统计学和机器学习：大数据分析离不开统计学和机器学习的基础，需要掌握相关的理橘绝祥论知识和应用技能。
大数据技术和工具：掌握常用的大数据技术和工具，如Hadoop、Spark、Hive、Pig、Kafka、Flink等，了解它们的原理和使用方法。
数据可视化和报表分析：掌握数据可视化和报表分析的基础知识和技能，能够通过图表和报表展示数据分析的结果，使得分析结果更加直观、清晰。
总之，学习大数据需要掌握多方宏滚面的基础知识和技能，这些基础将为大数据的处理和分析提供坚实的基础，并为日后的学习和发展奠定基础。

3. 大数据需要学哪些内容

大数据需要学习的内容有：Java编程技术；Linux命令；Hadoop；Hive；Avro与Protobuf；ZooKeeper；HBase；phoenix；Redis；Flume；SSM；Kafka；Scala；Spark；Azkaban和Python与数据分析。

3、Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS为海量的数据提供了存储，MapRece为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作。

4. 大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐

目前大数据的技术体系已经非常庞大了，初学者要根据自己的发展规运备闭划来制定学习规划，入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。

对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑一下Java语言，相对于其他编程语言来说，目前Java岗位的人才需求量相对大一些。

对于要从事算法岗的同学来说，入门大数据旁裂也可以分成三个阶段，第一个阶段是编程语言的学习，第二个阶段是学习算法基础，这个阶段需要学习一下统计学、机器学习相关知识，为后续奠定一个滚散基础，第三个阶段是结合场景来开展算法实践，这个阶段也需要掌握大数据平台的相关知识。

如果仅仅想通过学习大数据技术来提升自己的数据力，本身并没有从事大数据岗位的想法，那么入门大数据可以从学习Python语言开始，然后进一步学习基于Python语言来完成数据分析，这个过程同样要考虑到应用场景的问题，可以跟自己的专业方向相结合。

从整个大数据的技术体系结构来看，大数据技术涉及到数据采集、整理、存储、分析、呈现、应用和安全等领域，这些领域都可以采用单独学习的方式，比如既可以从数据采集开始学起，也可以从数据分析开始学起，但是不论从哪个领域开始学起，一定要重视与场景相结合，不能脱离场景来学习大数据技术。

最后，如果有学习大数据相关的问题，可以向我发起咨询。

5. 学大数据需要具备什么基础

第一、计算机基础知识。计算机基础知识涉及到三大块内容，包括操作系统、编程语言和计算机网络，其中操作系统要重点学习一下Linux操作系统，编程语言可以选择Java或者Python。

如果要从事大数据开发，应该重点关注一下Java语言，而如果要从事大数据分析，可以重点关注一下Python语言。计算机网络知识对于大数据从业者来说也比较重要，要了解基本的网络通信过程，涉及到网络通信层次结构和安全的相关内容。

第二、数据库知识。数据库知识是学习大数据相关技术的重要基础，大数据的技术体系有两大基础，一部分是分布式存储，另一部分是分布式计算，所以存储对于大数据技术体系有重要的意义。

初学者可以从Sql语言开始学起，掌握关系型数据库知识对于学习大数据存储依然有比较重要的意义。另外，在大数据时代，关系型数据库依然有大量的应用场景。

第三、数学和统计学知识。从学科的角度来看，大数据涉及到三大学科基础，分别是数学、统计学和计算机，所以数学和统计学知识对于大数据从业者还是比较重要的。

从大数据岗位的要求来看，大数据分析岗位（算法）对于数学和统计学知识的要求程度比较高，大数据开发和大数据运维则稍微差一些，所以对于数学基础比较薄弱的初学者来说，可以考虑向大数据开发和大数据运维方向发展。

大数据的价值体现在以下几个方面：

（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

6. 大数据需要学习什么

大数据已局告唤经成为时代发展的趋势，很多人都想学习大数据，进入大数据行业.那大数据需要学什么呢？

1、学习大数据首先要学习Java基础

如何进行大数据学习的快速入门？在学习大数据课程之前，必须学习计算机编程语言.Java是大数据学习所需的编程语言基础，因为大数据开发是基于常用的高级语言.此外，学习桐凯hadoop和数据挖掘都需要编程语言.因此，如果你想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的.

2、学习大数据要学习大数据的核心知识

Hadoop生态系统HDFS技术HBASE技术Sqoop使用流程数据仓库工具HIVE大数据离线分析Spark、Python语言数据实时分析Storm

如果把大数据比作容器，这个容器的容量无限大，什么都可以进去，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据与人工智能、云计算和机械学习有着千丝万缕的关系，大数据的大数据存储如果高度扩展，云计算是必不可少的，大数据计算分析采用传统的机械学习、数据挖掘技术

3、学习大数据所需的能力

数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识.对于数据分析师来说，了解一些关于统计的描述，需要具备一定的公式计算能力，了解常用的统计模型算法.对于数据挖掘工程友空师来说，各种算法也需要熟练使用，对数学的要求最高.

编程语言，对于想学习大数据的学生，至少需要SQL、hadoop、hive查询、Python等编程语言.

4、学习大数据可应用的领域

大数据技术可应用于公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等各个领域，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透到生活的各个方面.大数据技术的出现将社会带入快速发展的时代，不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力.