学大数据需要具备什么基础？学大数据应具备编程开发经验，今天主要介绍学大数据应具备的基础，学员从java基础开始，学习大数据开发过程中的离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等重要内容；涵盖大数据体系中核心技术;Linux、Zookeeper、Hadoop、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、Impala等知识点。
学大数据基础包含涵盖大数据体系中的技术点，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、机器学习等，将离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算中的技术点全面覆盖。
学大数据需要具备的基础：
1、Linux
大数据相关软件都在Linux上运行，学好Linux快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，更好理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，少踩坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。
2、Hadoop
大数据代名词，Hadoop包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，有个特点就是不管多大的数据只要给时间就能把数据跑完，但时间可能不是很快所以叫数据的批处理。
3、Zookeeper
安装Hadoop的HA的时候就会用，Hbase也会用到。用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用的软件对有依赖，对于我们个人来讲只需要把安装正确，让正常的run起来就可以了。
4、Mysql
学习完大数据的处理，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？你能在Linux上把安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。
5、Sqoop
把Mysql里的数据导入到Hadoop里。直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
6、Hive
这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那？和Pig差不多掌握一个就可以了。
7、Oozie
管理Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。
学生学习大数据的需求，包含java常见技术以及大数据流行的框架。以案例驱动教学的方式，带领学习者层层深入到大数据体系的内核当中，通过系统学习使学员能够快速系统的熟悉大数据的应用场景、理解大数据技术原理、以及掌握大数据应用的技术方法，让学员能够游刃有余的从事大数据相关工作
随着国家战略支持和大数据技术的快速发展，大数据的应用场景在不断的深入，产生的影响也在不断的加大。未来几十年将由大数据驱动，大数据在促进各个领域发展的同时，也将需要更多的相关性人才。0基础学习大数据的难度是有的，但并不代表你无法实现快速的转型，选择一个合适的学习路线图学习也是可以的~
第一阶段：大数据开发入门
1、MySQL数据库及SQL语法
MySQL可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，使用标准的SQL数据语言形式，MySQL可以安装在不同的操作系统，并且提供多种编程语言的操作接口，这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Ruby等等。支持多种存储引擎。
SQL就是客户端和MySQL服务器端进行通信和沟通的语言。
2、Kettle与BI工具
Kettle作为一个端对端的数据集成平台，其部分特色功能包括：无代码拖拽式构建数据管道、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化计划任务、深度Hadoop支持、数据任务下压Spark集群、数据挖掘与机器学习支持。
3、Python与数据库交互
实际的生产任务中，数据几乎全部存在与数据库中，因此，与数据库的交互成为一件难以避免的事情。想要在Python代码中和mysql数据库进行交互，需要借助一个第三方的模块“pymysql”
第二阶段：大数据核心基础
1、Linux
Linux 作为操作系统，本身是为了管理内存，调度进程，处理网络协议栈等等。而大数据的发展是基于开源软件的平台，大数据的分布式集群( Hadoop，Spark )都是搭建在多台 Linux 系统上，对集群的执行命令都是在 Linux 终端窗口输入的。据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统进行大数据平台的构建。Linux占据优势。
2、Hadoop基础
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Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。
3、大数据开发Hive基础
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
第三阶段：千亿级数仓技术
企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
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以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；挖掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
第四阶段：PB内存计算
1、Python编程基础+进阶
全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程
Python是基于ABC语言的发展来的，Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python 语言的语法非常简洁明了，即便是非软件专业的初学者，也很容易上手，和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。
2、Spark技术栈
Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
3、大数据Flink技术栈
Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成，例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka作为流式的数据源，直接重用MapReduce或Storm代码，或是通过YARN申请集群资源等。
4.Spark离线数仓工业项目实战
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台
通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。
