大數據本身是一種現象而不是一種技術。大數據技術是一系列使用非傳統的工具來對大量的結構化、半結構化和非結構化數據進行處理，從而獲得分析和預測結果的數據處理技術。
隨着互聯網的不斷髮展，越來越多的人都希望能夠通過參加培訓或者自學來實現對大數據技術的學習，而今天我們就一起來了解下，大數據技術學習都需要掌握哪些技術知識。
自學或者參加培訓學習大數據需要掌握哪些技術
1、Java
大數據框架大多采用Java語言進行開發，並且幾乎全部的框架都會提供JavaAPI。Java是目前比較主流的後臺開發語言，所以網上免費的學習資源也比較多。當然了，參加培訓學習大數據，無論是時間成本還是學習效果都是比自學要強很多的。
2、Scala
Scala是一門綜合了面向對象和函數式編程概念的靜態類型的編程語言，它運行在Java虛擬機上，可以與所有的Java類庫無縫協作，著名的Kafka就是採用Scala語言進行開發的。
爲什麼需要學習Scala語言?這是因爲當前火的計算框架Flink和Spark都提供了Scala語言的接口，使用它進行開發，比使用Java8所需要的代碼更少，且Spark就是使用Scala語言進行編寫的，學習Scala可以幫助你更深入的理解Spark。
3、構建工具
這裏需要掌握的自動化構建工具主要是Maven。Maven在大數據場景中使用比較普遍，主要在以下三個方面：
管理項目JAR包，幫助你快速構建大數據應用程序;
不論你的項目是使用Java語言還是Scala語言進行開發，提交到集羣環境運行時，都需要使用Maven進行編譯打包;
大部分大數據框架使用Maven進行源碼管理，當你需要從其源碼編譯出安裝包時，就需要使用到Maven。
4、開發工具
這裏推薦一些大數據常用的開發工具：
JavaIDE：IDEA和Eclipse都可以。從個人使用習慣而言，更傾向於IDEA;
VirtualBox：在學習過程中，你可能經常要在虛擬機上搭建服務和集羣。VirtualBox是一款開源、免費的虛擬機管理軟件，雖然是輕量級軟件，但功能很豐富，基本能夠滿足日常的使用需求;
MobaXterm：大數據的框架通常都部署在服務器上，這裏推薦使用MobaXterm進行連接。同樣是免費開源的，支持多種連接協議，支持拖拽上傳文件，支持使用插件擴展;
TranslateMan：一款瀏覽器上免費的翻譯插件(谷歌和火狐均支持)。它採用谷歌的翻譯接口，準確性非常高，支持劃詞翻譯，可以輔助進行官方文檔的閱讀。
大數據是以數據爲原材料，利用多種技術手段，得出有價值的信息，目前，大數據市場十分火爆，在社會治理和企業管理等領域起到不容忽視的作用。