大数据主要学习哪些内容？

　　先上一张大数据技术学习的必备技能图：
　　入门学习需要掌握的基本技能 ：
　　1、Java
　　2、Linux命令
　　3、HDFS
　　4、MapReduce
　　5、 Hadoop
　　6、Hive
　　7、ZooKeeper
　　8、HBase
　　9、Redis
　　10、Flume
　　11、SSM
　　12、Kafka
　　13、Scala
　　14、Spark
　　15、MongoDB
　　16、Python与数据分析等等。
　　我们所说的大数据培训学习，一般是指大数据开发。 大数据开发需要学习的东西可以参考一下加米谷大数据培训0基础学习的课程，具体描述可见guan网：
　　第一阶段：Java设计与编程思想
　　第二阶段： Web前端开发
　　第三阶段： JavaEE进阶
　　第四阶段： 大数据基础
　　第五阶段： HDFS分布式文件系统
　　第六阶段：MapReduce分布式计算模型
　　第七阶段： Yarn分布式资源管理器
　　第八阶段： Zookeeper分布式协调服务
　　第九阶段： Hbase分布式数据库
　　第十阶段： Hive分布式数据仓库
　　第十一阶段： FlumeNG分布式数据采集系统
　　第十二阶段： Sqoop大数据迁移系统
　　第十三阶段： Scala大数据黄金语言
　　第十四阶段： kafka分布式总线系统
　　第十五阶段： SparkCore大数据计算基石
　　第十六阶段： SparkSQL数据挖掘利器
　　第十七阶段： SparkStreaming流失计算平台
　　第十八阶段： SparkMllib机器学习平台
　　第十九阶段：SparkGraphx图计算平台
　　第二十阶段： 大数据项目实战
　　学习要根据自身情况来定，如果你是零基础，那就必须先从基础Java开始学起（大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是JAVA），接下来学习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库，夯实基础之后，再进入大数据的学习，具体可以按照如下体系：
　　第一阶段
　　CORE JAVA （加**的需重点熟练掌握，其他掌握）
　　Java基础**
　　数据类型，运算符、循环，算法，顺序结构程序设计，程序结构，数组及多维数组
　　面向对象**
　　构造方法、控制符、封装
　　继承**
　　多态**
　　抽象类、接口**
　　常用类
　　集合Collection、list**
　　HashSet、TreeSet、Collection
　　集合类Map**
　　异常，File
　　文件/流**
　　数据流和对象流**
　　线程（理解即可）
　　网络通信（理解即可）
　　第二阶段
　　数据结构
　　关系型数据库
　　Linux系统操作
　　Linux操作系统概述，安装Linux操作系统，图形界面操作基础，Linux字符界面基础，字符界面操作进阶，用户、组群和权限管理，文件系统管理，软件包管理与系统备份，Linux网络配置                 （主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养动手能力。了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时，如果大家有时间把javaweb及框架学习一番，会让你的大数据学习更自由一些）
　　重点掌握：
　　常见算法
　　数据库表设计，SQL语句，Linux常见命令
　　第三阶段
　　Hadoop阶段
　　离线分析阶段
　　实时计算阶段
　　重点掌握：
　　Hadoop基础，HDFS，MapReduce，分布式集群，Hive，Hbase，Sqoop
　　，Pig，Storm实时数据处理平台，Spark平台
　　以上就是笔者总结学习阶段，如果还想了解更多的知识，还可以关注一些如＂大数据cn＂这类公众号，建议每个想要学习大数据的人，按照这个学习阶段循序渐进，不断完善自己的知识架构，提升自身的理论知识，然后找一个合适的项目，跟着团队去做项目，积累自己的经验，相信会在大数据的舞台上展现出很好的自己！
　　这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
　　大数据经过多年的发展，已经逐渐形成了一个比较庞大且系统的知识体系，整体的技术成熟度也已经比较高了，所以当前学习大数据技术也会有一个比较好的学习体验。
　　由于大数据涉及到的内容比较多，而且大数据技术与行业领域也有比较紧密的联系，所以在学习大数据的时候，既可以从技术角度出发，也可以立足行业来学习大数据。对于学生来说，可以从大数据技术体系来学习，而对于职场人来说，可以结合自身的行业和岗位任务来学习大数据。
　　不论是学生还是职场人，要想学习大数据都需要掌握以下几个基本内容：
　　第一：计算机基础知识。计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度，学习过程中要重视实验的作用。
　　第二：数学和统计学基础知识。大数据技术体系的核心目的是＂数据价值化＂，数据价值化的过程一定离不开数据分析，所以作为数据分析基础的数学和统计学知识就比较重要了。数学和统计学基础对于大数据从业者未来的成长空间有比较重要的影响，所以一定要重视这两个方面知识的学习。
　　第三：大数据平台基础。大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及到分布式存储和分布式计算等基础性功能，掌握大数据平台也会对于大数据技术体系形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以从Hadoop和Spark开始学起。
　　我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
　　如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
　　对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。
　　第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。
　　第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。
　　第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
　　第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。
　　2021大数据学习路线图：
　　谢谢邀请！大数据包括大数据开发、大数据分析挖掘、数据工程师(大数据运维)几个方向,不过在企业经常会职能交叉。学习内容：Linux基础-->Python/Java/Scala编程语言选择一种-->MySQL/Oracle数据库-->Hadoop及其套件-->Hive数据仓库-->Spark开发，包括流开发-->Storm/Flink实时处理......
　　1） 简单点评：
　　发展不错，需求不少，不过需求中主要是数据分析相关岗位，牵涉到算法建模等高级内容的话实际上不适合刚毕业的不同本科学生。建议普通本科或专科学生从数据分析入行，掌握Python，以后逐步向高级数据分析师、数据挖掘工程师、人工智能开发工程师方向走，
　　2）发展前景：
　　大数据类职位需求增幅仅次于AI岗位。眼下，几乎所有互联网企业均把数据人才列为团队标配。许多公司在数据层面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通过数据沉淀与挖掘更好地推进产品的迭代。数据架构师、数据分析师成为企业争抢对象，过去一年招聘需求提高150%以上。2017，互联网公司对AI和数据人才的争抢活跃度提高了30%以上，企业间相互挖角行为变得更加频繁，人才争夺激烈程度全面升级。物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七大发展方向。
　　3）行业定位：
　　4）面向专业：
　　计算机、数学与统计、物理、电子、通信工程、物联网、网络工程等相关专业大专以上学生。推荐中上游学生学习。
　　5）薪酬分析：
　　数据来源： 职友网
　　更多资讯请关注笔者头条号＂语凡提＂，向智慧化身阿凡提致敬，致力于分享大数据/数据分析/人工智能视频！
　　想要学好大数据需掌握以下技术：
　　1. Java编程技术
　　Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!
　　2.Linux命令
　　对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。
　　3. Hadoop
　　Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!
　　4. Hive
　　Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
　　5. Avro与Protobuf
　　Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。
　　6.ZooKeeper
　　ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。
　　7. HBase
　　HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
　　8.phoenix
　　phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。
　　9. Redis
　　Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，Java，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
　　10. Flume
　　Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
　　11. SSM
　　SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。
　　12.Kafka
　　Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!
　　13.Scala
　　Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!
　　14.Spark
　　Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。
　　15.Azkaban
　　Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。想学习好大数据可以关注公众号程序员大牛 有视频资源分享一起学习
　　16.Python与数据分析
　　Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。
　　17.Solr与Es搜索引擎
　　海量数据建立搜索引擎，方便用户搜索数据。
　　18.爬虫技术
　　爬取重要数据存储分析。
　　19.根据用户喜好，推荐各种算法，需要用户了解一些算法知识，数学知识等，这个对软件学习人员要求就较高了。
　　总之，大数据需要学习的技术很多，在这里不一一举例说明了，技术的更新迭代也比较快。学到老活到老，没有学的完技术，只有一直不懈努力。
　　纵观近几年的互联网发展趋势，看到大数据被炒得火热，也想要涉足大数据领域，学习一些大数据技术。技术很重要，人才自然是不可或缺的，想要你想成为的大数据技术人才，就必须要经历学习技术的枯燥乏味的过程。
　　首先你需要先认识到一个问题，想要涉足大数据领域，肯定是有一定难度的，但有句话说的好＂当你感觉特别累的时候，也就是说明你在走上坡路＂。虽然困难，但只要你想学习，万事皆有可能。
　　   要找准自己的定位，先了解自己的实力，然后从容应对以后的学习途径。对于大数据技术自己是真的喜欢吗?面对冗杂的代码，复杂的数据，自己是否能奈的住性子一直坚持下去?自己之前接触过大数据技术吗?之前接触过编程知识吗?是否已经熟练掌握了一门编程语言?
　　   现实中就业危机的问题依然严峻，紧绷的神经时刻提醒着要不断的提升自己。学习的越多，越能够感受到知识海洋的浩瀚。相比于将大量零碎的技术名词缩写塞进昏沉的大脑，手指无意识地敲出几行代码，培养以计算机思维解决问题才是更重要的。
　　＂工欲善其事，必先利其器＂，不断涌现的新技术，本质上是新工具对旧工具的迭代更新，如果我们不能掌握其中的规律，很容易浮于表层，难以触类旁通，在很多非科班出生的同学身上，这个问题尤其明显。
　　数据结构，概率论，线性代数，设计模式，这些子学科是构成大数据技术的坚强基石，是前人无数智慧的结晶。
　　   至于具体要用什么样的方式来学大数据，这个主要是看自己的选择了，专业的学习方式会帮助更快进入学习氛围中，再就是看自己的学习能力和感兴趣程度了。
　　我有幸做了七八年的大数据吧，从技术角度谈谈自己的看法，大数据都有哪个领域，都需要学习什么技术。
　　第一，首先要把这些大数据都可靠的存储起来，经过多年的发展，hdfs已经成了一个数据存储的标准。当然还有其他的存储，比如kudu，hbase等，都是适合不同领域的存储。
　　第二，既然有了这么多的数据，我们可以开始基于这些数据做计算了，于是从最早的MapReduce到后来的hive，spark，都是做批处理的。
　　第三， 由于像hive这些基于MapReduce的引擎处理速度过慢，于是有了基于内存的olap查询引擎，比如impala，presto。
　　第四，由于批处理一般都是天级别或者小时级别的，为了更快的处理数据，于是有了spark streaming或者flink这样的流处理引擎。
　　第五，由于没有一个软件能覆盖住所有场景。所以针对不同的领域，有了一些特有的软件，来解决特定场景下的问题，比如基于时间序列的聚合分析查询数据库，inflexdb opentsdb等。采用预聚合数据以提高查询的druid或者kylin等，
　　第六，还有其他用于数据削峰和消费订阅的消息队列，比如kafka和其他各种mq
　　第七，还有一些其他的组件，比如用于资源管理的yarn，协调一致性的zookeeper等。
　　第八，由于hdfs 处理小文件问题不太好，还有为了解决大数据update和insert等问题，引入了数据湖的概念，比如hudi，iceberg等等。
　　第九，业务方面，我们基于大数据做一些计算，给公司的运营提供数据支撑。做一些推荐，给用户做个性化推荐。机器学习，报警监控等等。
　　附一张大数据技术图谱，你可以参考下
　　大数据作为当下互联网编程语言培训热门明星学科，大数据培训需要学习的内容很多，培训学习除了会有大数据技术知识的学习，同时还会在学习的过程中阶段性的插入一些相关企业项目进行实操学习，大数据主要的学习内容为：
　　1、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统。
　　2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。
　　3、实训项目：一般包括JAVA项目，大数据项目，企业大数据平台等，大数据企业的商业项目直接为学员所用，一线大牛工程师亲自指导实战开发，业务覆盖电商、在线教育、旅游、新闻、智慧城市等主流行业，全程贯穿项目实战。
　　另外，在选择大数据培训机构时，要选择专业做大数据的，还要考虑机构的课程设置、讲师团队、硬件设施、实训项目等多方面条件。
　　2020大数据学习路线图：
　　Hadoop flink flume hbase spark kafka redis es等