大数据学习内容主要有哪些

　　近几年，大数据作为热点新兴技术，深受大家的关注，很多大数据没基础的人员想要入行做大数据，选择大数据培训来进行系统学习提升专业技术，那么大数据学习内容主要有哪些呢？下面一起来看看。

　　大数据技术体系庞杂，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算(批处理、在线处理、实时流处理、内存处理)、多模态计算(图像、文本、视频、音频)、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。

　　对于没基础学习者，我们的建议是，应用切入、以点带面，先从一个实际的应用领域需求，搞定一个一个技术点，有一定功底之后，再举一反三横向扩展，建立起完善的大数据技术知识体系。

　　1、Java编程技术

　　Java编程技术是大数据学习的基础，主流的大数据开源框架，其编程都离不开Java。

　　2、Linux命令

　　大数据开发通常是在Linux环境下进行的，Linux基础操作命令以及Shell编程，也是大数据学习的重要组成部分。

　　3、大数据相关框架和组件

　　常用的大数据开发框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等，开发框架搭建应用架构前需要先弄明白其原理和应用场景，这是基本的要求。

　　Hadoop，已几乎与大数据划上了等号，超过20个生态圈组件，共同完成面向高度扩展的分布式计算。

　　Spark，作为MapReduce之外的一种选择，后来居上，成为MapReduce的替代者，受到行业主流的欢迎。

　　Storm，提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify等头部企业。

　　Flink，流式处理系统，新兴热门框架，尤其受到阿里青睐，近几年在国内的发展很好。

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