根据近些年IT行业的岗位需求以及薪资变化，北大青鸟佳音校区的就业老师统计到大数据行业的待遇正在逐步上升，那么就就由北大青鸟佳音校区的老师进行日常讲解：怎样系统学习大数据？大数据是一门有前途的IT学科，目前，行情十分火爆，不论是 、百度这样的大公司，还是中小企业都很重视，是 个纳入国家战略的技术，政府扶持力度大!大数据高额的薪水、良好的发展前景，吸引了一大批有志之士，想学习并从事大数据相关工作，那么，大数据应该如何学习呢?学习大数据之前，我们 需要知道，从事大数据相关工作需掌握哪些知识和技能：1. Java编程Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能!2. Linux运维企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的，因此，想从事大数据相关工作，需要掌握Linux系统操作方法和相关命令。3. HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，HDFS和MapReduce是其核心设计，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，是大数据开发必不可少的框架技能。4. ZookeeperZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。5. Hivehive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。6. Hbase这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是 的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多7. KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，通过集群来提供实时的消息。8. SparkSpark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
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