大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？

1、学习大数据首先要学习Java基础

怎样进行大数据学习的快速入门？学大数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop，还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础。因此，如果想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的。

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2、学习大数据必须学习大数据核心知识

Hadoop生态系统；HDFS技术；HBASE技术；Sqoop使用流程；数据仓库工具HIVE；大数据离线分析Spark、Python语言；数据实时分析Storm；消息订阅分发系统Kafka等。

如果把大数据比作容器，那么这个容器的容量无限大，什么都能往里装，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据还和人工智能、云计算和机器学习有着千丝万缕的关系，大数据海量数据存储要高扩展就离不开云计算，大数据计算分析采用传统的机器学习、数据挖掘技术会比较慢，需要做并行计算和分布式计算扩展。

学习大数据需要掌握哪些知识？

3、学习大数据需要具备的能力

数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

编程语言，对于想学大数据的同学，至少需要具备一门编程语言，比如SQL、hadoop、hive查询、Python等均可。

4、学习大数据可以应用的领域

大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代，这不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。

自从大数据出来后，数据管理界发生了巨大的变化，技术驱动成为大数据管理系统的一个主要变革力量。

传统的数据库管理系统以结构化数据为主，因此关系数据库系统（RDBMS）可以一统天下满足各类应用需求。然而，大数据往往是半结构化和非结构化数据为主，结构化数据为辅，而且各种大数据应用通常需要对不同类型的数据内容检索、交叉比对、深度挖掘与综合分析。面对这类应用需求，传统数据库无论在技术上还是功能上都难以为继。因此，近几年出现了oldSQL、NoSQL 与NewSQL 并存的局面。（这几个术语后面专题讨论）

总体上，按数据类型与计算方式的不同，面向大数据的管理系统与处理采用不同的技术路线，大致可以分为四类。

1、MPP并行数据库和内存数据库

第一类技术路线主要面对的是大规模的结构化数据。针对这类大数据，通常采用新型数据库集群。它们通过列存储或行列混合存储以及粗粒度索引等技术，结合MPP（Massive Parallel Processing）架构高效的分布式计算模式，实现对PB 量级数据的存储和管理。列存储数据库技术针对数据分析的特点，能够对数据进行高性能的压缩，查询也只需访问必要的列，节省了很多I/O，分析性能比传统行存储数据库有了很大的提升（可以多达两个数据量级）。

同时，随着内存成本的降低、单机内存的增大，以SAP HANA为代表的内存数据库也采用了列存储技术，支持更高性能的数据分析。这些技术的发展，使得它们成为TB级别数据仓库的最先进技术，已经涵盖了绝大多数OLAP市场，在企业分析类应用领域已获得广泛应用。

然而，MPP并行数据库和内存数据库依赖昂贵的硬件配置，其中的很多商业软件还有价格高昂的使用许可证，这些成本并不是每个公司都能够承担或者愿意承担的；而开源大数据系统采用通用、廉价的硬件设施，使得人们更容易尝试和使用这些系统，数据和业务迁移的成本也更低。同时，以Hadoop为代表的开源大数据系统形成较大的社区之后，就会有各种相关系统补充进来，构成生态圈，满足人们不同的需求，具有非常好的开放性。因此，就出现了第二类以Hadoop为典型的开源系统技术路线，并逐渐得到认可，并成为大数据分析的新宠儿。

2、基于Hadoop开源体系的大数据系统

第二类技术路线要面对的是半结构化和非结构化数据。应对这类应用场景，基于Hadoop开源体系的系统平台更为擅长。它们通过对Hadoop生态体系的技术扩展和封装，实现对半结构化和非结构化数据的存储、管理、计算等功能。

目前，Hadoop、MapReduce这类分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。Hadoop是一个由Apache基金会开发的大数据分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理大规模数据的分布式程序，充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop是一个数据管理系统，作为数据分析的核心，汇集了结构化和非结构化的数据，这些数据分布在传统的企业数据栈的每一层。Hadoop也是一个大规模并行处理框架，拥有超级计算能力，定位于推动企业级应用的执行。Hadoop又是一个开源社区，主要为解决大数据的问题提供工具和软件。虽然Hadoop提供了很多功能，但仍然应该把它归类为多个组件组成的Hadoop生态圈，这些组件包括数据存储、数据集成、数据处理和其他进行数据分析的专门工具。一个典型的Hadoop 生态系统主要由HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Oozie、Pig、Hive等核心组件构成，另外还包括Sqoop、Flume等框架，用来与其他企业融合。（很多新名词，可以自行Google）

低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS 和MapReduce 组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各种基于Hadoop的工具应运而生。为了减少管理成本，提升资源的利用率，有当下众多的资源统一管理调度系统，例如Twitter的Apache Mesos、Apache的YARN、Google 的Borg、腾讯搜搜的Torca、Facebook Corona等。Apache Mesos是Apache孵化器中的一个开源项目，使用ZooKeeper实现容错复制，使用Linux Containers 来隔离任务，支持多种资源计划分配（内存和CPU）。提供高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark 等。YARN又被称为MapReduce 2.0，借鉴Mesos，YARN 提出了资源隔离解决方案Container，提供Java 虚拟机内存的隔离。在YARN平台上可以运行多个计算框架，如MR、Tez、Storm、Spark等。

此外，由Cloudera开发的Impala是一个开源的Massively Parallel Processing（MPP）查询引擎。与Hive 相同的元数据、SQL语法，可以直接在HDFS或HBase上提供快速、交互式SQL 查询。Impala是在Dremel的启发下开发的，不再使用缓慢的Hive + MapReduce 批处理，而是通过与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎，可以直接从HDFS 或者HBase 中用SELECT、JOIN 和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。Hadoop社区正努力扩展现有的计算模式框架和平台，以便解决现有版本在计算性能、计算模式、系统构架和处理能力上的诸多不足。

3、MPP并行数据库与Hadoop的混合集群

第三类技术路线主要面对的是结构化和非结构化混合的大数据。采用MPP并行数据库与Hadoop的混合集群来实现对百PB量级、EB量级数据的存储和管理。用MPP来管理计算高质量的结构化数据，提供强大的SQL和OLTP型服务；同时，用Hadoop实现对半结构化和非结构化数据的处理，以支持诸如内容检索、深度挖掘与综合分析等新型应用。

4、内存计算与Hadoop的混合

第四类技术路线Hadoop与内存计算模式的混合，目前已经成为实现高实时性的大数据查询和计算分析新的趋势。这种混合计算模式之集大成者当属UC Berkeley AMP Lab开发的Spark生态系统。

Spark是开源的类似Hadoop的通用的数据分析集群计算框架，用于构建大规模、低延时的数据分析应用，建立于HDFS之上。Spark提供强大的内存计算引擎，几乎涵盖了所有典型的大数据计算模式，包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算（Spark Streaming）、数据查询分析计算（Shark）以及图计算（GraphX）。Spark 使用Scala 作为应用框架，采用基于内存的分布式数据集，优化了迭代式的工作负载以及交互式查询。Spark支持分布式数据集上的迭代式任务，实际上可以在Hadoop文件系统上与Hadoop一起运行（通过YARN、Mesos等实现）。另外，基于性能、兼容性、数据类型的研究，还有Shark、Phoenix、Apache Accumulo、Apache Drill、Apache Giraph、Apache Hama、Apache Tez、Apache Ambari 等其他开源解决方案。未来相当长一段时间内，主流的Hadoop平台改进后将与各种新的计算模式和系统共存，并相互融合，形成新一代的大数据处理系统和平台。同时，由于有Spark SQL的支持，Spark是既可以处理非结构化数据，也可以处理结构化数据的，为统一这两类数据处理平台提供了非常好的技术方案，成为目前的一个新的趋势。

总之，我们可以得出以下结论（或预测）：

Hadoop、Spark这类分布式处理系统已经成为大数据处理各环节的通用处理方法，并进一步构成生态圈；

结构化大数据与非结构化大数据处理平台将逐渐融合与统一，而不必为每类数据单独构建大数据平台；

MapReduce将逐渐被淘汰，被Spark这类高性能内存计算模式取代，同时Hadoop的HDFS将继续向前发展，成为大数据存储的标准；

传统的SQL技术将在大数据时代继续发扬光大，有了SQL on Hadoop/Spark的技术支持，SQL将继续作为大数据时代的霸主，同时也被NoSQL补充；

以SQL、Hadoop/Spark为核心的大数据系统将逐渐挑战传统数据库市场，并逐步代替传统的数据仓库。