0基礎(chǔ)學(xué)大數(shù)據(jù)是有一定難度的，因?yàn)閷?duì)從業(yè)者有較高的思維邏輯思維能力和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。對(duì)于一些有一定大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的同學(xué)來(lái)說(shuō)，會(huì)更容易些。不過(guò)關(guān)于這個(gè)問(wèn)題不能一概而論，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行分析。

另外大數(shù)據(jù)行業(yè)對(duì)學(xué)歷和技術(shù)要求比較高，至少需要大專(zhuān)及其以上的學(xué)歷水平。除此之外還需要符合用人單位的技術(shù)要求。不過(guò)對(duì)于想要轉(zhuǎn)行或?qū)W習(xí)大數(shù)據(jù)也不需要太擔(dān)心，可以通過(guò)參加培訓(xùn)班的方式系統(tǒng)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)相關(guān)知識(shí)體系。下面在開(kāi)始之前先來(lái)了解下進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)需要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容。

l、Java

Java涉及到的知識(shí)面較廣，從基礎(chǔ)薄弱開(kāi)始學(xué)習(xí)需要的時(shí)間也會(huì)是所有技術(shù)中消耗時(shí)間較長(zhǎng)的。Java的學(xué)習(xí)資源是非常多的，找到合適自己的才是較好的。

2、Scala

因?yàn)檫@個(gè)Scala是一門(mén)多范式的編程語(yǔ)言，使用語(yǔ)法與Java很相似，也可以直接使用Java的編譯器【idea】，并且是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)重要框架。并且Spark是Scala語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，因此作為數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)人員Scala是需要掌握的編程基礎(chǔ)知識(shí)。

3、Linux命令

Linux是目前應(yīng)田較廣泛的服務(wù)器操作系統(tǒng)，也是人數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)工作人員必備的，基干Unix，開(kāi)源免費(fèi)。由干系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，市場(chǎng)占有率很高，成為程序代碼運(yùn)行的較佳系統(tǒng)環(huán)境。

4、Python

Python是比較容易學(xué)習(xí)的，也是用時(shí)較短的。該語(yǔ)言有豐富的庫(kù)，被廣泛應(yīng)用，主要用于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化等，因此，Python語(yǔ)言對(duì)于大數(shù)據(jù)人員來(lái)說(shuō)很重要。

5、Hadoop

Hadoop是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS主要負(fù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，MapReduce對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。除了HDFS和MapReduce外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級(jí)管理等相關(guān)枝術(shù)與操作，這是重點(diǎn)!!!

6、Spark

Spark是專(zhuān)為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的通用的計(jì)算引擎，其提供了一個(gè)全面、統(tǒng)—的框架用于管理各種不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理的需求。

大數(shù)據(jù)行業(yè)主要有大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)、大數(shù)據(jù)分析三個(gè)就業(yè)方向，在開(kāi)始學(xué)習(xí)之前建議大家首先制定清晰的職業(yè)發(fā)展方向。其次是在技術(shù)方面盡量學(xué)精、學(xué)透。