大数据要学什么东西（大数据要学什么）

大家好，我是小夏，我来为大家解答以上问题。大数据要学什么东西，大数据要学什么很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

1、基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

2、大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。

3、大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

4、大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

5、大数据数据采集阶段：Python、Scala。

6、大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

7、大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。

8、大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：

9、第一，数据体量巨大

10、从TB级别，跃升到PB级别。

11、第二，数据类型繁多

12、前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

13、第三，价值密度低

14、以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

15、第四，处理速度快

16、1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。

17、物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

本文到此讲解完毕了，希望对大家有帮助。