大數(shù)據(jù)時代，不僅帶來了先進的技術(shù)，也帶來了很多求職機會，很多人都開始轉(zhuǎn)型學習大數(shù)據(jù)知識，那么零基礎(chǔ)學大數(shù)據(jù)需要具備什么基礎(chǔ)？來看看下面的詳細介紹吧。
學大數(shù)據(jù)需要具備什么基礎(chǔ)？學大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)包含涵蓋大數(shù)據(jù)體系中的技術(shù)點，包括但不限于Linux、Zookeeper、Hadoop、Yam、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、lmpala、Hue、Oozie、Storm、Kafka、Spark、Soark RDD、Spark SQL、Soark Streaming、Sqoop、Flume、CDH、Scala、Hbase、Flink、機器學習等，將離線數(shù)據(jù)分析、實時數(shù)據(jù)分析和內(nèi)存數(shù)據(jù)計算中的技術(shù)點全面覆蓋。
學大數(shù)據(jù)需要具備什么基礎(chǔ)：
1、Linux
大數(shù)據(jù)相關(guān)軟件都在Linux上運行，學好Linux快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會有很大的幫助，更好理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，少踩坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。
2、Hadoop
大數(shù)據(jù)代名詞，Hadoop包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面，MapReduce是對數(shù)據(jù)進行處理計算的，有個特點就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給時間就能把數(shù)據(jù)跑完，但時間可能不是很快所以叫數(shù)據(jù)的批處理。
3、Zookeeper
安裝Hadoop的HA的時候就會用，Hbase也會用到。用來存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用的軟件對有依賴，對于我們個人來講只需要把安裝正確，讓正常的run起來就可以了。
4、Mysql
學習完大數(shù)據(jù)的處理，接下來學習學習小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把安裝好，運行起來，會配置簡單的權(quán)限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。
5、Sqoop
把Mysql里的數(shù)據(jù)導入到Hadoop里。直接把Mysql數(shù)據(jù)表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。
6、Hive
這個東西對于會SQL語法的來說就是神器，能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡單，不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?和Pig差不多掌握一個就可以了。
7、Oozie
管理Hive或者MapReduce、Spark腳本，還能檢查程序是否執(zhí)行正確，出錯了給你發(fā)報警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務(wù)的依賴關(guān)系。
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