大数据的linux基础

A. 大数据分析需要什么基础

大数据分析需要的基础有：

1、编程语言基础

学大数据，首先要具备的是编程语言基础，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。

2、linux系统的基本操作

Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分，大数据的组件都是在这个系统中跑的。

3、数据库

只要跟数据打交道就离不开数据库，SQL语言是每个数据分析师必不可少的一项硬技能。

4、Hadoop架构基础

完成大数据环境的配置搭建，也是学习大数据的第一步。

5、机器学习

要使得大数据相关内容得到应用，则必然会涉及大量机器学习及算法的内容，发挥出大数据的优势，让你的办公效率更快，更强。

B. 学习大数据要什么基础

大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基础知识。

学会这两项基础后，接下来就需要学习大数据相关的技术了。首先学习Hadoop，需要学习它的HDFS、MapRece和YARN的组件，学会了这些，接下来就按顺序学习Zookeeper，Mysql，Sqoop，Hive，Oozie，Hbase，Kafka，Spark。当我们把这些技术都学会了，基本上就能成为一个专业的大数据开发工程师了。

之后再进阶提高一下，学习一下python、机器学习、数据分析等知识，能让自己在今后的工作中更好的配合算法工程师、数据分析师，让自己变得更进步更优秀。

C. 如果想学Linux，应该怎么学

对于Linux的学习，可以分为四个阶段，Linux初级入门阶段→Linux中级进阶→高级进阶→Linux资深方向细化阶段
第一阶段：初级阶段
初级阶段需要把linux学习路线搞清楚，任何学习都是循序渐进的，所以学linux也是需要有一定的路线。
1. Linux基础知识、基本命令；
2. Linux用户及权限基础；
3. Linux系统进程管理进阶；
4. linux高效文本、文件处理命令；
5. shell脚本入门
第二阶段:中级进阶
中级进阶需要在充分了解linux原理和基础知识之后，对上层的应用和服务进行深入学习，其中说到服务肯定涉及到网络的相关知识，是需要花时间学习的。
1. TCP/IP网络基础；
2. Linux企业常用服务；
3. Linux企业级安全原理和防范技巧；
4. 加密/解密原理及数据安全、系统服务访问控制及服务安全基础；
5. iptables安全策略构建；
6. shell脚本进阶；
7. MySQL应用原理及管理入门
第三阶段：Linux高级进阶
1. http服务代理缓存加速；
2. 企业级负载集群；
3. 企业级高可用集群；
4. 运维监控zabbix详解；
5. 运维自动化学习；
第四阶段：Linux资深方向细化
1. 大数据方向；
2. 云计算方向；
3. 运维开发；
4. 自动化运维；
5. 运维架构师

D. 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。