學習大數據必備基礎知識
發布時間：2019-10-22 16:46:01 已幫助：911人 來源：北京北大青鳥五道口校區
隨著數據分析行業的發展，越來越多的企業意識到大數據分析的重要性，因此大數據工程師的需求也與日俱增，很多人正迷茫于到底要不要學習大數據分析技術進入人才濟濟的大市場崗位，也很想知道學習大數據需要具備哪些條件？小編為大家找來了具體的內容介紹，一起來了解下吧。
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新手學大數據，首先要具備的是編程語言基礎，如Java、C++等，要初步掌握面向對象、抽象類、接口、繼承、多態和數據流及對象流等基礎，編程語言在大數據中占據了不可逾越的地位，掌握一門編程語言再學習大數據會輕松很多，甚至編程語言要比大數據學習的時間更長。
二、Linux系統的基本操作
Linux系統的基本操作是大數據不可分割的一部分，大數據的組件都是在這個系統中跑的。重點是要學習一下Linux環境的搭建，搭建平臺有Ubuntu、Centos。內容包括系統配置、系統安裝、SSH、軟件安裝等。
三、數據庫
只要跟數據打交道就離不開數據庫，SQL語言是每個數據分析師必不可少的一項硬技能，當然，學習大數據SQL也是必經之路。
四、Hadoop架構設計
要學大數據，首先要了解的是如何在單臺Windows系統上通過虛擬機搭建多臺Linux虛擬機，從而構建Hadoop集群，再建立spark開發環境，完成大數據環境的配置搭建。也是學習大數據的步。
Hadoop生態體系HDFS分布式文件系統；MapReduce分布式計算模型；Yarn分布式資源管理器；Zookeeper分布式協調服務；Habse分布式數據庫；Hive分布式數據倉庫；Sqoop大數據遷移系統；Spark的基本應用等，是大數據生態圈的組件和作用。
五、機器學習
要使得大數據相關內容得到應用，則必然會涉及大量機器學習及算法的內容，發揮出大數據的優勢，讓你的辦公效率更快，更強。這也是大數據的優勢所在，使得計算機性能得到的利用。
學習大數據分析需要從以下幾個模塊入手：
大數據平臺基礎知識、數據庫知識應用、大數據倉庫知識應用、數學及統計學基礎、Python機器學習、大數據平臺分析Spark工具、大數據綜合案例
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