很多学生都知道，大数据有很高的薪水和前途。但是对于大数据学习什么技术还不是很清楚，今天我们来看看，大数据学习什么技术?要学习大数据，首先要学习Java语言和Linux操作系统，这是学习大数据的基础，顺序相同。

Java

我们都知道Java的发展方向包括javase、JavaEE和javame。我们应该向哪个方向学习大数据？您只需要学习JavaSE的标准版本。Servlet、JSP、Tomcat、struts、spring、hibernate和mybatis是JavaEE方向的技术。它们在大数据技术中使用不多。你只需要理解。当然，您仍然需要知道Java是如何连接到数据库的。你必须掌握JDBC。一些学生说hibernate或mybits也可以连接到数据库。为什么不学习呢？我并不是说学习这些东西是不好的，但是学习这些东西可能会花费你很多时间，并且不会用于你的**终工作。我没见过有人用这两样东西来处理大数据。当然，如果您有足够的精力，您可以学习hibernate或mybits的原理，而不仅仅是学习API，这可以增加您对Java操作数据库的理解，因为这两种技术的核心是Java反射和JDBC的各种用途。

Linux

因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。

Hadoop

这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。

Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。

其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据，到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据，因为这是你的价值所在，让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。

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