大数据主要学习哪些内容？

【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：

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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
其他观点：
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。

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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！
其他观点：
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。