大数据技术怎么学习，需要具备什么基础？简单说一下

大数据又称黑暗数据，是指人脑无法处理的海量数据聚合成的信息资产，在民生、IT、金融、农业、通信等方面都有广泛应用。未来5年大数据行业呈井喷趋势，人才需求火爆，2018年大数据人才缺口更是高达900万。以后想要做大数据相关的工作，那么大数据开发需要学习哪些技术知识?

一、学习大数据需要的基础

1、javaSE、EE(SSM)

90%的大数据框架都是Java写的

2、MySQL

SQLonHadoop

3、Linux

大数据的框架安装在Linux操作系统上

在有了上面的技术基础支撑之后，便可以开始我们的大数据开发工程师的锻造之旅了，可以根据以下三个大的方面进行学习，当然了，中间需要穿插一些项目练习，将理论和实战相关联才能成长的很快!如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣扣群：458数字345数字782，欢迎添加，私信管理员，了解课程介绍，获取学习资源

二、大数据技术需要学什么

1、大数据离线分析

一般处理T+1数据(T：可能是1天、一周、一个月、一年)

a、Hadoop：一般不选用新版本，踩坑难解决

(common、HDES、MapReduce、YARN)

环境搭建、处理数据的思想

b、Hive：大数据的数据仓库

经过写SQL对数据进行操作，类似于MySQL数据库的sql

c、HBase：基于HDFS的NOSQL数据库

面向列存储

d、协作框架：

sqoop(桥梁：HDFS《==》RDBMS)

flume：搜集日志文件中的信息

e、调度框架

anzkaban

了解：crotab(Linux自带)

zeus(Alibaba)

Oozie(cloudera)

f、前沿框架扩展：

kylin、impala、ElasticSearch(ES)

2、大数据实时分析

以spark框架为主

Scala：OOP(面向对象程序设计)+FP(函数是程序设计)

sparkCore：类比MapReduce

sparkSQL：类比hive

sparkStreaming：实时数据处理

kafka：消息队列

前沿框架扩展：flink

阿里巴巴：blink

3、大数据机器学习

sparkMLlib：机器学习库

pyspark编程：Python和spark的结合