Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，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 。我相信你一定会喜欢上它的 ， 不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉 。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多 。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地 。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理 ， 这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来 ， 你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了 ， 因为处理不过来就是他的事情 。而不是你给的问题 。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的 。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点 ， 它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘 。特别适合做迭代运算 ， 所以算法流们特别稀饭它 。它是用scala编写的 。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的 。
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数据分析这块现在用php可以自学大数据吗的比较多的是scala 。
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如何自学PHP以及大数据量的优化学成的人不是没有但是太少了，没有基础的还是找个地方学学好点 。我建议你应该去实地去看一下，可以选择试听，感受一下学习的氛围和环境，跟学生交谈一下，了解更多的信息 。然后再根据自己的感受和各方面的因素来决定，避免浪费时间和金钱 。
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