現在大數據非常火爆，不管是阿里巴巴、百度、騰訊這樣的大企業，還是中小型的企業都非常重視，大數據也是第一個納入國家戰略的技術。今天爲大家講一下零基礎大數據學習必學技術有哪幾種。
大數據給大多數人的感覺是，專業性強，屬於“高大上”的技術。一部分人對大數據比較感興趣，會上網搜索一些概念性的簡單瞭解，而有一些人則看到了大數據帶來的機遇，想通過專業的培訓來學習大數據，投身大數據行業讓大數據爲自己所用爲自己帶來利益和價值。
我還是要推薦下我自己創建的大數據資料分享羣142973723，這是大數據學習交流的地方，不管你是小白還是大牛，小編都歡迎，不定期分享乾貨，包括我整理的一份適合零基礎學習大數據資料和入門教程。
下面就來談談大數據，大數據培訓學什麼呢？行業真正大數據培訓，82%主講都是hadoop生態體系、spark生態體系、storm實時開發。市面所謂“大數據”培訓機構85%基本講的都是JAVA/PHP數據或數據庫學習，而真正的大數據課程含量居然不超過15%！
想去學習大數據一定要看準了靠譜的大數據培訓機構，還要看大數據培訓機構的課程！大數據培訓課程分階段進行教學逐步深入。零基礎學習大數據會首先學習java作爲後面學習大數據的基礎，而如果你已經做了幾年的java開發了，基礎比較紮實的話可以直接選擇大數據部分的課程。
Hadoop生態體系
Hadoop是一個分佈式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不瞭解分佈式底層細節的情況下，開發分佈式程序。充分利用集羣的威力高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分佈式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。
Hadoop “棧”由多個組件組成。包括：
1· Hadoop分佈式文件系統（HDFS）：所有Hadoop集羣的默認存儲層;
2·名稱節點：在Hadoop集羣中，提供數據存儲位置以及節點失效信息的節點。
3·二級節點：名稱節點的備份，它會定期複製和存儲名稱節點的數據，以防名稱節點失效。
4·作業跟蹤器：Hadoop集羣中發起和協調MapReduce作業或數據處理任務的節點。
5·從節點：Hadoop集羣的普通節點，從節點存儲數據並且從作業跟蹤器那裏獲取數據處理指令。
Spark生態體系
Spark是一種與Hadoop相似的開源集羣計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使Spark在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark啓用了內存分佈數據集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
Spark是在Scala語言中實現的，它將Scala用作其應用程序框架。與Hadoop不同，Spark和Scala能夠緊密集成，其中的Scala可以像操作本地集合對象一樣輕鬆地操作分佈式數據集。
Storm實時開發
Storm是一個免費並開源的分佈式實時計算系統。利用Storm可以很容易做到可靠地處理無限的數據流，像Hadoop批量處理大數據一樣，Storm可以實時處理數據。Storm簡單，可以使用任何編程語言。
Storm有如下特點：
編程簡單：開發人員只需要關注應用邏輯，而且跟Hadoop類似，Storm提供的編程原語也很簡單
高性能，低延遲：可以應用於廣告搜索引擎這種要求對廣告主的操作進行實時響應的場景。
分佈式：可以輕鬆應對數據量大，單機搞不定的場景
可擴展：隨着業務發展，數據量和計算量越來越大，系統可水平擴展
容錯：單個節點掛了不影響應用
消息不丟失：保證消息處理
還會學習到SPARK\HIVE\HBASE等技術