简介：今天，首席执行官注意到与您分享首先学习大数据的相关内容。如果您能解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
本文目录清单：
1.如果我想学习大数据，我应该如何开始？2。学习大数据3.大数据需要什么基础？今天，大数据的发展与一天一样好。大数据分析和各行各业的大数据处理的需求也在增加。许多人都有机会改善或转变职业。因此，进入大数据已经开始成为许多人的第一步。让我告诉您，第一个掌握大数据以及如何逐步推进的知识点是什么？
首先，我们必须了解Java语言和Linux操作系统。这两个是学习大数据的基础。房东毕业于Java。毫无疑问，这是一个绝佳的开始和基础。它可以描述为赢得起跑线。接受和吸收大数据字段的知识比普通人更方便。
Java：只要您了解一些基础，制作大数据就不需要深入的Java技术。学习Java SE等同于学习大数据。
Linux：由于与大数据相关的软件在Linux上运行，因此Linux必须学习坚实的学习。Learning Linux将极大地帮助您快速掌握与大数据相关的技术。大数据软件（例如HBase，Spark和网络环境配置）的操作环境和网络环境配置，您可以踩踏很多坑，学习壳以了解外壳脚本，它可以更易于理解和配置大数据集群。您还可以在将来更快地学习新的大数据技术。
在谈论基金会之后，让我们谈谈您需要学习的大数据技术，您可以按照我编写的顺序学习。
Hadoop：这是一个流行的大数据处理平台，几乎成为大数据的代名词，因此这是必须的。Hadoop包括几个组件HDFS，MapReduce和Yarn。HDFS是将硬盘存储在存储数据中的地方。这些文件存储在该文件上。MAPREDUCE是根据数据计算和计算的。它具有一个特征，无论数据有多大，只要给出它，它都可以运行数据，但是时间可能不会很快，因此称为数据批处理处理。
切记在这里学习作为您学习大数据的节点。
动物园管理员：这是金油。它将在安装Hadoop HA时使用，并且将来还将使用它。它通常用于存储一些相互协作信息。此信息相对较小。通常，它不会超过1m。这是一种使用它来依靠它的软件。对于我们个人而言，我们只需要正确安装它即可使其正常运行。
MySQL：我们已经完成了大数据的处理。接下来，用于学习小数据MySQL数据库的处理工具，因为安装Hive时，需要使用它。MySQL被掌握了哪一层？您可以将其放在Linux上。安装，运行，将配置简单的权限，修改root密码并创建数据库。主要是学习SQL语法，因为Hive的语法与此非常相似。
SQOP：这用于将MySQL中的数据导入到Hadoop中。当然，您也可以不使用它而使用它。将MySQL数据表引导到文件中，然后将其放在HDFS上是相同的。当然，请注意生产环境中MySQL的压力。
Hive：这件事是SQL语法的工件。它可以使您简单地处理大数据，并且您不会构成MapReduce程序。有些人说那个猪na？它几乎是猪。
Oozie：自从我学会了蜂巢以来，我相信您必须需要此东西，它可以帮助您管理蜂巢或MapReduce，Spark Script，并检查您的程序是否正确执行。最重要的是，最重要的是帮助您提供帮助。您相信您会喜欢它的任务。
HBASE：这是Hadoop生态系统中的NOSQL数据库。他的数据以关键和值的形式存储，而密钥是唯一的数据，因此可以用来制作数据。它可以存储比MySQL的数据。金额要大得多。因此，在处理大数据的过程后，他经常用于存储目的地。
KAFKA：这是一个相对容易的 - 使用队列工具。队列为什么要这样做？您知道是否排队购买门票？还有一个排队可以处理数据。我可以处理数据（例如数百个G文件），不要怪他，因为他没有从事大数据，您可以告诉他我把数据放了在队列中，一个人一一接受。真实的 - 时间数据到库或输入HDFS.DATA受体（例如KAFKA）。
Spark：它用于弥补以MapReduce速度处理数据的缺点。它的特征是加载到内存的硬盘而不是慢慢阅读而不是慢慢阅读。它特别适合迭代操作，因此算法流程特别是粥。它是因为他们都是JVM。
大数据开发和学习必须掌握基本知识，例如Java，Linux，Hadoop，Storm，Flume，Hive，Hbase，Spark，Spark和其他基本知识。
首先，大数据的基础是Java语言和Linux操作系统。零基础需要从这两个基础中学到。学习顺序是不论秩序的。通常，您将选择从Java语言开始学习。
就Java而言，您只需要专注于学习Javase的标准版本即可。其他Java方向技术在大数据技术中使用较少。您可以适当地减少能源输入。您可以理解它。
由于与大数据相关的软件基本上是在Linux操作系统上运行的，因此Linux系统也是大数据学习的基础。它需要牢固地掌握它，以便将来可以从真正的大数据技术中进一步学习。
卡夫卡（Kafka），火花。当我们学习这些技术时，我们基本上可以成为专业的大数据开发工程师。
之后，提高对Python，机器学习，数据分析等的知识，以便您可以更好地与算法工程师和未来的数据分析师合作，并使自己更加改善。
在对象流的基础上，编程语言在大数据中占据无法克服的位置。掌握编程语言然后学习大数据将要容易得多，甚至编程语言也比大数据学习更长。Linux系统的基本操作是大数据不加区别的一部分。大数据的组件在此系统中运行。
结论：以上是首席CTO的相关内容的相关内容，内容涉及大数据研究的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?