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零基础学习大数据需要掌握哪些技术知识

Scala：一种类似java的完全面向对象的编程语言。

jblas：一个的线性代数库(JAVA)。基于BLAS与LAPACK，矩阵计算实际的行业标准，并使用先进的基础设施等所有的计算程序的ATLAS艺术的实现，使其非常快。

Spark：Spark是在Scala语言中实现的类似于HadoopMapReduce的通用并行框架，除了HadoopMapReduce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，从而不需要读写HDFS，因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce算法。可以和Hadoop文件系统并行运作，用过Mesos的三方集群框架可以支持此行为。

SparkSQL：作为ApacheSpark大数据框架的一部分,可用于结构化数据处理并可以执行类似SQL的Spark数据查询

SparkStreaming：一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大数据流式数据的能力。

SparkMLlib：MLlib是Spark是常用的机器学习算法的实现库，目前(2014.05)支持二元分类，回归，聚类以及协同过滤。同时也包括一个底层的梯度下降优化基础算法。MLlib以来jblas线性代数库，jblas本身以来远程的Fortran程序。

SparkGraphX：GraphX是Spark中用于图和图并行计算的API，可以在Spark之上提供一站式数据解决方案，可以方便且地完成图计算的一整套流水作业。

Fortran：早出现的计算机程序设计语言，广泛应用于科学和工程计算领域。

BLAS：基础线性代数子程序库，拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序。

LAPACK：着名的公开软件，包含了求解科学与工程计算中常见的数值线性代数问题，如求解线性方程组、线性小二乘问题、特征值问题和奇异值问题等。

ATLAS：BLAS线性算法库的优化版本。

SparkPython：Spark是由scala语言编写的，但是为了推广和兼容，提供了java和python接口。