这篇文章给大家分享的是有关大数据学习的内容有哪些的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。

创新互联是专业的鸡东网站建设公司，鸡东接单;提供成都网站制作、成都网站设计、外贸营销网站建设,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行鸡东网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!

1、Java编程

Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！

2、Linux运维

企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的，因此，想从事大数据相关工作，需要掌握Linux系统操作方法和相关命令。

3、Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，HDFS和MapReduce是其核心设计，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，是大数据开发必不可少的框架技能。

4、Zookeeper

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

5、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。

6、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

7、Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，通过集群来提供实时的消息。

8、Spark

Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

感谢各位的阅读！关于大数据学习的内容有哪些就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

网页标题：大数据学习的内容有哪些
浏览路径：http://lswzjz.com/article/jedhgd.html