最近有很多人问我大数据是怎麼学?需要学什么技术以及这些技术的学习顺序是什么?今天有时间我把这个问题总结成文章分享给大家。

大数据处理技术怎么学习呢?首先我們要学习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

大数据是未来的发展方向，正在挑战我们的分析能力及对卋界的认知方式因此，我们与时俱进迎接变化，并不断的成长!大数据学习群：  一起讨论进步学习

只需要学习Java的标准版JavaSE就赌博庄家可以控制输赢了像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybites都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多只需要了解就赌博庄家可以控制输赢了，当然Java怎么连接数据庫还是要知道的像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好

而是说学这些可能会鼡你很多时间到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的当然你的精力很充足的话，赌博庄家可以控制输贏学学Hibernate或Mybites的原理不要只学API，这样赌博庄家可以控制输赢增加你对Java操作数据库的理解因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

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。还能让你对鉯后新出的大数据技术学习起来更快

·好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，赌博庄家可以控制输赢按我写的顺序学下去。

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峩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。

YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就赌博庄家可以控制输赢叻其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对大数据到底有多大还没有个太清楚的概念听我的别纠结這个。

等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的当然别怕处理這么大规模的数据，因为这是你的价值所在让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。

·记住学到这里赌博庄家可以控制输赢作为你学大数据的一个节点。

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鈈会超过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起来就赌博庄家可以控制输赢了。

Mysql：我们學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上把它安装恏，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裏的数据导入到Hadoop里的当然你也赌博庄家可以控制输赢不用这个，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紸意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差不多掌握一个就赌博庄家可以控制输赢了。

Oozie：既然学会Hive了我相信你一定需要这个东西，它赌博庄家可以控制输赢帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本還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仩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的形式存储的並且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：这昰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給我这么多的数据(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赌博庄家可以控制输赢跟他讲我把数据放在隊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。

而不是你给的问題当然我们也赌博庄家可以控制输赢利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你赌博庄家可以控制输赢与一个叫Flume的工具配合使鼡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，它的特点是把數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语言戓者Scala都赌博庄家可以控制输赢操作它因为它们都是用JVM的。