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加米谷大数据 零基础该如何学习大数据？

大数据在快速发展当中 ， 基于大数据业务的开展 ， 需要更多的专业人才加入 ， 这也带动了很多想要培训学习 ， 加入大数据行业发展 。 但是因为自身没有基础 ， 不知道该怎么学起 。 今天的我们就来聊聊0基础大数据学习 ， 需要学些什么内容？
加米谷大数据 零基础该如何学习大数据？
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【加米谷大数据 零基础该如何学习大数据？】1、Java语言基础整个大数据开发技术栈 ， 主要包含了离线计算和实时计算两大部分 ， 而整个大数据生态中的框架绝大部分都是用Java开发或者兼容了Java的API调用 ， 那么作为基于JVM的第一语言Java就是我们绕不过去的坎 ， Java语言的基础也是我们阅读源码和进行代码调优的基础 。 Java需要掌握语言基础、锁、多线程、并发包中常用的并发容器（J.U.C）等 。 2、Linux基础作为大数据开发的主要环境 ， Linux也是必须掌握的 。 了解Linux的常用命令、远程登录、上传下载、系统目录、文件和目录操作、Linux下的权限体系、压缩和打包、用户和组、Shell脚本的编写、管道操作等 ， 是基础要求 。 3、分布式理论掌握分布式基本概念 ， 集群（Cluster）、负载均衡（LoadBalancer）等；掌握分布式理论基础 ， 一致性、2PC和3PC、CAP、时间、时钟和事件顺序、Paxos、Raft、Zab、选举、多数派和租约等 。 3、大数据框架网络通信基石——NettyNetty是当前最流行的NIO框架 ， Netty在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行业、通信行业等获得了广泛的应用 ， 业界著名的开源组件只要涉及到网络通信 ， Netty是最佳的选择 。 4、离线计算Hadoop体系是我们学习大数据框架的基石 ， 尤其是MapReduce、HDFS、Yarn三驾马车基本垫定了整个数据方向的发展道路 ， 也是后面我们学习其他框架的基础 。 OLAP引擎HiveHive是一个数据仓库基础工具 ， 在Hadoop中用来处理结构化数据 。 它架构在Hadoop之上 ， 总归为大数据 ， 并使得查询和分析方便 。 列式数据库Hbase它是Hadoop的生态系统 ， 提供对数据的随机实时读/写访问 ， 是Hadoop文件系统的一部分 。 5、实时计算分布式消息队列KafkaKafka是最初由Linkedin公司开发 ， 是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica）的分布式消息系统 ， 它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景 。 SparkSpark是专门为大数据处理设计的通用计算引擎 ， 是一个实现快速通用的集群计算平台 。 它扩展了广泛使用的MapReduce计算模型 。 高效的支撑更多计算模式 ， 包括交互式查询和流处理 。 FlinkApacheFlink是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星 ， 其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注 。 掌握Flink集群的搭建、Flink的架构原理、Flink的编程模型是基本要求 。


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