IT时代逐渐开始向大数据DT时代迈进，很多企业和个人纷纷开始向大数据靠拢，希望在岗起步的道路上能占有一个属于自己的数据空间，迎接以后更激烈的竞争环境。企业向大数据靠拢的方法就是招揽一些大数据方面的人才，而个人向大数据靠拢的方式就是去学习大数据。想学习大数据的人越来越多，但是，大数据到底学的课程是什么呢？大数据学习的知识点都有哪些呢？下面给大家好好普及一下，这样学起来才会有的放矢。
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。
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。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以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。
记住学到这里可以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。
旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专:业大数据技术人才。JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。Java语言基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。千锋教育截止目前已在北京、深圳、上海、广州、郑州、成都、大连等20余个核心城市建立直营校区，服务近20万学员、近千所高校和数万家企业。
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IT时代逐渐开始向大数据DT时代迈进，很多企业和个人纷纷开始向大数据靠拢，希望在岗起步的道路上能占有一个属于自己的数据空间，迎接以后更激烈的竞争环境。企业向大数据靠拢的方法就是招揽一些大数据方面的人才，而个人向大数据靠拢的方式就是去学习大数据。想学习大数据的人越来越多，但是，大数据到底学的课程是什么呢？大数据学习的知识点都有哪些呢？下面给大家好好普及一下，这样学起来才会有的放矢。
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。
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。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以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。
记住学到这里可以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。
已赞过已踩过<你对这个回答的评价是？评论收起2022-09-21·千锋-IT职业教育良心机构
千锋IT教育向TA提问关注想要进入大数据行业，需要学习到的东西非常之多，大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程 、JAVA编程、 数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专:业大数据技术人才。JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。Java语言基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。千锋教育截止目前已在北京、深圳、上海、广州、郑州、成都、大连等20余个核心城市建立直营校区，服务近20万学员、近千所高校和数万家企业。
大数据开发课程包括：
一、JAVASE开发：掌握Java流程控制和数组、面向对象、集合框架、异常和泛型和注解、IO流、并发编程等知识。
二、JavaEE开发：掌握数据库MySQL和SQL、Maven、Git/SVN、MyBatis/Hibernate、Spring、SSM整合。
三、Linux精讲：掌握VMWare虚拟机安装和使用、Linux文件系统、Linux文本编辑命令Vim、Linux网络管理等。
四、JavaSE增强：掌握Java编程语言中集合、反射、并发编程、网络编程、设计模式、数据结构和算法等高阶常用。
五、Hadoop生态体系：掌握Common和RPC、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式编程模型、YARN资源调度系统等。
六、Storm实时流式处理：能够熟练使用Flume分布式数据采集工具、Kafka分布式消息系统、Storm分布式流式计算引擎等。
七、Scala编程语言：掌握Scala编程语言基础语法、Scala面向对象、Scala函数式编程、Scala的并发编程和Spark的RPC。
八：Spark生态体系：掌握数据库MySQL和SQL、Maven、Git/SVN、MyBatis/Hibernate、Spring、SSM整合。
九、ElasticSearch搜索引擎：能够掌握ElasticSearch核心概念、安装部署、查询和分析、存储机制等能力。
十、Flink精讲：熟练Flink简介、Flink架构和集群安装、Flink应用案例、Flink原理分析。
十一、机器学习：熟练模型评估与选择，熟练使用机器学习各种算法，掌握机器学习与大数据的结合。
十二、超大集群调优：能够熟练进行版本调优、压缩调优、文件调优、参数调优等八大集群调优。
计算机方面：
JAVA
Hadoop、Storm计算框架
linux操作系统
各种Nosql数据库
各种消息中间件、缓存
R语言本回答被提问者采纳
大数据学习框架
第1阶段Java
第2阶段JavaEE核心
第3阶段Hadoop生态体系
第4阶段大数据spark生态体系
大数据具体学习课程
大数据具体学习课程