大数据需要学什么知识？
首先学习大数据，先了解什么是大数据，了解大数据大概的运用，自己是否对大数据感兴趣，因为学门技术刚开始不是一件易事，需要有足够的决心和毅力，要知道半途而废，这样浪费时间精力、还浪费金钱。所以想学大数据，就需要对大数据有一个大概的认识。
什么是大数据？
“大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”
大数据需要学什么知识？
1、java编程
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能。
2、Linux运维
企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的，因此，想从事大数据相关工作，需要掌握Linux系统操作方法和相关命令。
3、Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，HDFS和MapReduce是其核心设计，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，是大数据开发必不可少的框架技能。
4、Zookeeper
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
5、Hive
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。
6、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。
7、Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，通过集群来提供实时的消息。
8、Spark
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
大数据职业发展方向有哪些？
学会了大数据，不需要从java做起，可以直接做大数据开发工程师。等积累了几年的经验， 就可以做算法工程师了。看看学会了大数据可以从事哪些岗位：
1、大数据开发工程师；
2、数据分析师；
3、hadoop开发工程师；
4、spark开发工程师；
5、数据仓库开发工程师；
6、数据清洗工程师(ETL)；
7、大数据架构师；
9、算法工程师。
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