Java ：只要了解一些基礎(chǔ)即可，做大數(shù)據(jù)不需要很深的Java 技術(shù)，學(xué)java SE 就相當于有學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。基礎(chǔ)

Linux：因為大數(shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實一些，學(xué)好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對以后新出的大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)起來更快。

好說完基礎(chǔ)了，再說說還需要學(xué)習(xí)哪些大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以按我寫的順序?qū)W下去。

Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個是必學(xué)的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面，MapReduce是對數(shù)據(jù)進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。

記住學(xué)到這里可以作為你學(xué)大數(shù)據(jù)的一個節(jié)點。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟件對它有依賴，對于我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學(xué)習(xí)完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什么程度，你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的權(quán)限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。這里主要的是學(xué)習(xí)SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導(dǎo)出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對于會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數(shù)據(jù)變得很簡單，不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那？它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學(xué)會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確，出錯了給你發(fā)報警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務(wù)的依賴關(guān)系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲的并且key是唯一的，所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲的數(shù)據(jù)量大很多。所以他常被用于大數(shù)據(jù)處理完成之后的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的？排隊買票你知道不？數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協(xié)作的其它同學(xué)不會叫起來，你干嗎給我這么多的數(shù)據(jù)(比如好幾百G的文件)我怎么處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數(shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰溜溜的去優(yōu)化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數(shù)據(jù)的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接收方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點，它的特點是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。