大数据是一门有前途的IT学科，目前，行情十分火爆，不论是阿里巴巴、百度这样的大公司，还是中小企业都很重视，是第一个纳入国家战略的技术，政府扶持力度大!

　　大数据高额的薪水、良好的发展前景，吸引了一大批有志之士，想学习并从事大数据相关工作，那么，大数据应该如何学习呢?

　　学习大数据之前，我们首选需要知道，从事大数据相关工作需掌握哪些知识和技能：

　　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。

　　以上是学习大数据所需掌握的技能，知道了学习大数据需要掌握的技能，接下来就是如何学习了，对于大数据的学习建议参加培训学校进行学习，大数据和其他编程语言不同，相对更加复杂，含金量更高，想要掌握先进的技术，选择好学校培训是必不可少的!

　　对于大数据培训，老男孩教育是一个不错的选择，完善的课程体系，课程内容主要包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafla、Scala、Spark、azkaban、Python与数据分析，内容完善，师资雄厚，只要你用心跟着老师学习，就能掌握高深大数据开发课程。

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