大數據是對海量數據進行存儲、計算、統計、分析處理的一系列處理手段，處理的數據量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數據，這是傳統數據處理手段所無法完成的，其涉及的技術有分佈式計算、高併發處理、高可用處理、集羣、實時性計算等，彙集了當前IT領域熱門流行的IT技術。
對於小白學習大數據需要注意的點有很多，但無論如何，既然你選擇了進入大數據行業，那麼便只顧風雨兼程
。正所謂不忘初心、方得始終，學習大數據你最需要的還是一顆持之以恆的心。
大數據需要哪些技術？
想要學好大數據需掌握以下技術：
互聯網科技發展蓬勃興起，人工智能時代來臨，抓住下一個風口。爲幫助那些往想互聯網方向轉行想學習，卻因爲時間不夠，資源不足而放棄的人。我自己整理的一份最新的大數據進階資料和高級開發教程，大數據學習羣：199加上【427】最後加上210就可以找到組織學習 歡迎進階中和進想深入大數據的小夥伴加入。
1. Java編程技術
Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平臺能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分佈式系統和嵌入式系統應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數據，掌握Java基礎是必不可少的!
2.Linux命令
對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟件很受限制，因此，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。
Hadoop
Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS爲海量的數據提供了存儲，MapReduce爲海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集羣、Hadoop集羣管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作!
4.Hive
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射爲一張數據庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換爲MapReduce任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。
Avro與Protobuf
Avro與Protobuf均是數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型，十分適合做數據存儲，還可進行不同語言之間相互通信的數據交換格式，學習大數據，需掌握其具體用法。
HBase
HBase是一個分佈式的、面向列的開源數據庫，它不同於一般的關係數據庫，更適合於非結構化數據存儲的數據庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分佈式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。
Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分佈式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統，Flume支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據;同時，Flume提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(可定製)的能力。大數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。
SSM
SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成，常作爲數據源較簡單的web項目的框架。大數據開發需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進行整合操作。
9.Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分佈式發佈訂閱消息系統，其在大數據開發應用上的目的是通過Hadoop的並行加載機制來統一線上和離線的消息處理，也是爲了通過集羣來提供實時的消息。大數據開發需掌握Kafka架構原理及各組件的作用和使用方法及相關功能的實現!
10.Scala
Scala是一門多範式的編程語言，大數據開發重要框架Spark是採用Scala語言設計的，想要學好Spark框架，擁有Scala基礎是必不可少的，因此，大數據開發需掌握Scala編程基礎知識!
11.Spark
Spark是專爲大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統一的框架用於管理各種不同性質的數據集和數據源的大數據處理的需求，大數據開發需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關知識。
12.Azkaban
Azkaban是一個批量工作流任務調度器，可用於在一個工作流內以一個特定的順序運行一組工作和流程，可以利用Azkaban來完成大數據的任務調度，大數據開發需掌握Azkaban的相關配置及語法規則。
13.Python與數據分析
Python是面向對象的編程語言，擁有豐富的庫，使用簡單，應用廣泛，在大數據領域也有所應用，主要可用於數據採集、數據分析以及數據可視化等，因此，大數據開發需學習一定的Python知識。
只有完整的學完以上技術，才能算得上大數據開發人才，真正從事大數據開發相關工作，工作才更有底氣，升職加薪不成問題!
大數據的前景和意義也就不言而喻了，未來，大數據能夠對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。源於互聯網的發展，收集數據的門檻越來越低，收集數據變成一件簡單的事情，這些海量的數據中是含有無窮的信息和價值的，如何更好的提煉出有價值的信息，這就體現大數據的用途了。