首先需要了解Linux操作系统和java语言，这是学习大数据的基础。
Linux:因为大数据相关软件运行在Linux上，所以Linux要学的更扎实。学好Linux会极大的帮助你快速掌握大数据相关技术，让你更好的了解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置。可以少踩很多坑，学会理解脚本，这样就可以更容易理解和配置大数据集群。还能让你更快地学习未来新的大数据技术。
Java:只要懂一些基础知识，做大数据的话不需要有很高深的java技术。学习java SE相当于学习大数据基础。
除了学习大数据的基础知识，还需要学习大数据技术。
Hadoop:这是一个流行的大数据处理平台，几乎已经成为大数据的代名词，所以这是必须学习的。Hadoop包括几个组件HDFS、 MapReduce和YARN。HDFS是一个存储数据的地方，就像我们电脑的硬盘一样，文件都存储在上面。MapReduce处理和计算数据。它有一个特点就是不管数据有多大都可以把数据跑完，只是时间可能不是很快，所以叫数据批处理。
Zookeeper:拥有万金油属性的Zookeeper在安装Hadoop的HA时会用到，以后Hbase也会用到。一般用来存储一些合作信息，比较小，一般不超过1M。使用它的软件取决于它。个人觉得只需要正确安装，让它正常运行就可以了。
Mysql:在学习了大数据的处理之后，可以学习mysql数据库，这是一个处理小数据的工具，因为它将在以后安装hive时使用。mysql需要掌握什么水平可以安装在Linux上运行。可以配置简单的权限、修改根用户的密码和创建数据库。这里主要是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个很像。
Sqoop:这个是用来把数据从Mysql导入Hadoop的。当然，你不用用这个。把Mysql数据表直接导出到HDFS也是一样的。当然，在生产环境中使用Mysql时，要注意它的压力。
Hive:这个东西对于懂SQL语法的人来说是个神器。它可以让您轻松处理大数据，而不必编写MapReduce程序。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要它。它可以帮助您管理您的Hive或MapReduce、 Spark脚本，检查您的程序是否正确执行，在出现问题时向您发出警报，重试您的程序，最重要的是，配置您的任务相关性。我相信你会喜欢的，不然看了一堆剧本和密密麻麻的crond。
Hbase:这是Hadoop生态系统中的NOSQL数据库。其数据以密钥和值的形式存储，并且密钥是唯一的，因此可以用于重复数据消除。与MYSQL相比，它可以存储更多的数据。所以往往在大数据处理完成后作为存储目的地。
以上，便是大数据专业课程需要掌握的大部分内容，需要注意的是，不同的大数据培训班会有不同的课程设置，同学们在选定大数据培训班之后要跟着讲师的讲课思路学习，不可三心二意，总觉得别的培训班的课程会更好，这样会一事无成。
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