大数据要学什么？

供稿：hz-xin.com 日期：2025-01-16

大数据学习需要哪些课程？

首先我们要了解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。

大数据
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

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。

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。

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。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

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。

大数据专业主要是数据开发和分析，学习难度大！但回报也高！

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。

北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

1什么是大数据？
对大数据研究机构Gartner进行了这样的定义。大数据需要新的处理模式，具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力，适应大量、高增长率、多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所的定义是，在获取、存储、管理、分析方面大大超过传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有大量数据规模、快速数据流动、多种数据类型和价值密度低的四个特点。
大数据技术的战略意义不是掌握巨大的数据信息，而是专业处理这些有意义的数据。换句话说，把大数据比作产业，这个产业实现利益的关键是提高数据的加工能力，通过加工实现数据的附加价值。
从技术上看，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密切。大数据必然不能用单台计算机处理，必须采用分布式结构。其特点是分布式数据挖掘大量数据。然而，它必须依靠云计算的分布处理、分布数据库和云存储和虚拟技术。
两大数据学习一般学习什么。
大数据技术的学习内容很多，包括:
基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoopmapreducehdfsyarn:hadoop:hadoop概念、版本、历史、HDFS工作原理、YARN介绍和组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据结构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据数据收集阶段:Python，Scala。
大数据商业实战阶段:实践企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
以中国人民大学为例：
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

要知识点有:Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类 ... 2.阶段JavaEE核心的学习:主要学习知识点:前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术... 3.阶段Hadoop生态体系的学习:主要学习知识点:Linux、Hadoop... 4.阶段Spark生态体系的学习:主要学习知识点:Scala、Spark、交通领域汽车流量.

数据科学与大数据技术要学什么
学习数据伦理和道德的相关知识，如隐私保护、数据安全等。这将使学生了解在处理和分析大数据时需要遵守的伦理和道德规范。此外，数据科学与大数据技术专业还需要学习一些其他课程，如数据库原理、数据可视化等，以帮助学生全面掌握大数据技术的各个方面。总的来说，数据科学与大数据技术专业需要学生具备扎实的...

大数据要学什么
3. 数据处理技术大数据技术涉及数据的采集、存储、处理和分析等环节。学习者需要了解Hadoop、Spark等大数据处理框架，学习如何进行数据清洗、数据整合以及数据挖掘。此外，对于实时数据处理技术，如流处理框架Apache Kafka等也需要有所了解。4. 数据分析方法数据分析是大数据的核心。除了基本的描述性统计分析...

大数据专业主要学什么课程
大数据专业主要学习与大数据相关的课程，旨在培养学生掌握大数据的处理、分析和应用能力。以下是一些常见的大数据专业课程：1. 数据结构与算法：学习数据的组织和管理方式，以及常用的算法和数据处理技术，为后续的数据分析和处理打下基础。2. 数据库原理与应用：介绍数据库的基本概念、原理和设计方法，学习...

数据分析师要学什么
一、统计学对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。只要按照本科教材，学一下统计学就够了。二、编程能力学会一门编程语言，如 Python，能大大提升处理数据的效率。 Python 上手快，写起来优雅，适合互联网数据分析。三、数据库数据分析师需掌握数据库使用，学会如何建表及使用 ...

大数据专业主要学什么啊?
大数据专业是一个综合性很强的学科，涉及的知识点非常广泛。一、数据科学基础这部分内容主要包括计算机科学、统计学和数学等基础知识。学生需要掌握数据科学的基本原理，了解数据的采集、存储和处理方式。此外，还需要掌握数据分析和挖掘的基本概念，以及数据驱动决策的原理和方法。二、数据处理技术在大数据...

数据分析师需要学哪些课程
数据分析师需要学统计学基础，数据分析工具，数据可视化，数据挖掘和机器学习这些课程。1、统计学基础：了解概率、回归分析等基本知识。2、数据分析工具：学习数据分析工具如Excel、Python、SQL等，掌握数据分析和处理的技术和方法。3、数据可视化：学习数据可视化基础，包括数据图表、数据地图等，能够将数据分析...

数据分析需要掌握哪些知识?
从学科知识来看，数据分析涉及到一下的知识要点：（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等（2）数学：线性代数、微积分等。数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python\/R等。

大数据需要学哪些内容具体有哪些课程
数据收集课程：分布式消息队列Kafka、非关系型数据收集系统Flume、关系型数据收集工具Sqoop与Canel;大数据技术课程：Spark、Storm、Hadoop、Flink等;数据存储课程：分布式文件系统及分布式数据库、数据存储格式;资源管理和服务协调课程：YARN、ZooKeeper。学大数据要具备什么能力 1、学大数据要具有计算机编程功能。

大数据主要学什么内容
- 学习行业相关的数据安全、生命周期管理、分析和应用。5. **大数据岗位技能**：- **大数据系统架构师**：需要了解计算机体系结构、网络架构等，技能涵盖编程范式、文件系统、分布并行处理等。- **大数据系统分析师**：运用人工智能、机器学习等技能进行数据分析。- **Hadoop开发工程师**：专注于大...

大数据需要学什么
对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。5. Avro与ProtobufAvro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。6.ZooKeeperZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性...