大数据学技术栈（大数据的技术栈）

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本文目录一览：

1、需要学习Java基础很多人好奇学习大数据需不需要学Java，正确答案是需要。

2、学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie 学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。

3、大数据专业开设的课程有很多，例如高等数学、数理统计、概率论；Python编程、JAVA编程、web开发、Linux操作系统；面向对象程序设计、数据挖掘、机器学习数据库技术、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

4、选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。

交易数据大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。首先做为大数据，拿不到大量数据都白扯。现在由于机器学习的兴起，以及万金油算法的崛起，导致算法地位下降，数据地位提高了。

大数据专业需要学习哪些技术：编程语言想要学习大数据技术，首先要掌握一门基础编程语言。Java编程语言的使用率最广泛，因此就业机会会更多一些，而Python编程语言正在高速推广应用中，同时学习Python的就业方向会更多一些。

学习大数据，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

大数据专业一般学习的语言都是Python。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

大数据跟Hadoop密切相关，而Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程，那么学大数据，当然首选Java语言。

大数据学技术栈（大数据的技术栈）

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