每次都有學員問加米穀大數據請添加鏈接描述有沒有簡單的速成方法學習，我想了一下要是真的有所謂速成方法那大數據這門學科的技術也就沒什麼門檻什麼人都能學，那對於想拿高工資的你來說還有什麼意義，如果你是小白還是老老實實的看完下面的內容。
下面的是我整理的一張思維導圖，內容分成幾大塊，包括了分佈式計算與查詢，分佈式調度與管理，持久化存儲，大數據常用的編程語言等等內容，每個大類下有很多的開源工具，這些就是作爲大數據程序猿又愛又恨折騰得死去活來的東西了。
大數據需要的語言
Java
Scala
Python和Shell
分佈式計算
什麼是分佈式計算？分佈式計算研究的是如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然後把這些部分分配給許多服務器進行處理，最後把這些計算結果綜合起來得到最終的結果。
分佈式存儲
傳統的網絡存儲系統採用的是集中的存儲服務器存放所有數據，單臺存儲服務器的io能力是有限的，這成爲了系統性能的瓶頸，同時服務器的可靠性和安全性也不能滿足需求，尤其是大規模的存儲應用。
分佈式存儲系統，是將數據分散存儲在多臺獨立的設備上。採用的是可擴展的系統結構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
分佈式調度與管理
現在人們好像都很熱衷於談"去中心化"，也許是區塊鏈帶起的這個潮流。但是"中心化"在大數據領域還是很重要的，至少目前來說是的。
分佈式的集羣管理需要有個組件去分配調度資源給各個節點，這個東西叫yarn;
需要有個組件來解決在分佈式環境下"鎖"的問題，這個東西叫zookeeper；
需要有個組件來記錄任務的依賴關係並定時調度任務，這個東西叫azkaban。
當然這些“東西”並不是唯一的，其實都是有很多替代品的，我這裏只舉了幾個比較常用的例子
大家都知道大數據的技術日新月異，作爲一個程序猿想要保持競爭力就必須得不斷地學習，速成的捷徑是沒有的，只有一步一步把所學的知識學牢固纔是最優解