小白系统学习大数据的方法你应该了解

来源：海牛大数据 时间：2018-05-23 13:47:10 编辑：星晨

IT行业一直都是高薪的代名词，而新兴的大数据行业无疑是高薪范畴内的“新贵”。专业人才稀缺、市场需求大、发展前景广，学习大数据的人越来越多，那么对于小白而言拥有一套完成的系统的学习大数据的方法就非常的重要。

小白想要自学大数据，那么需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。当然，还有spark等相关内容都需要学习，最为重要的是还是要自己去寻找几个真实的项目去进行实操，从而更好的理解大数据。

下面我们可以具体的分析系统学习大数据的步骤：

第一步：对于大数据的基本认知

学习大数据，首先要明白大数据是什么，其未来的发展方向和应用场景有哪些？当然，很多从业者和求学者往往看重的是大数据行业的薪资水平，这样考虑固然无错，但是对于深刻理解大数据却并无实际意义。建议大数据可以看看《大数据时代》、《数据之美》等专业分析大数据的书籍，这对于后期的学习将有着巨大的助力作用。

第二步：理论知识学习

这一过程尤为重要，毕竟这是学习大数据的关键，而且，这一过程对于系统化的要求更高，如何循序渐进，有方式有目的的学习，将是小白更加快速的学懂大数据的关键。所以给大家分享一个学习大数据知识点的先后顺序安排，希望对大家有所帮助。

1、Java：主要为Java的标准版JavaSE。JavaEE，javaME方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了。此外JDBC是一定要掌握的，因为它关系到Java与数据库的连接。

2、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，它能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置。

3、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，把Hadoop的这些组件学明白就可以进行大数据的处理了。

4、Oozie：用于管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。

5、python：用于编写网络爬虫。

6、Kafka：比较好用的队列工具，专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方。

7、Spark：用来弥补基于hadoo中MapReduce处理数据速度上的缺点，特别适合做迭代运算。

当然，这里只是简单的罗列一下大数据学习的基本线路，还有很多的细节没有体现出来，系统的学习大数据线路大家可以登录海牛大数据官网参看大数据课程大纲来就行学习。

第三步、真实实训项目、培养实操能力

如今互联网上关于大数据的应用案例有很多，也有很多的实训项目，大家可以去进行独立的实操，当然，这些案例的数据真实性很低，实操的效果也不会很好。

对于小白系统的学习大数据开发，最好的方式还是参加大数据培训机构，像海牛大数据就为学员提供了专业的、系统的课程，真实的实训案例以及顶尖的硬件设施能够让学员系统的快速的完成大数据的学习。

小白学习大数据的过程必定非常的艰难，但只要足够的努力，你就一定能够成为一名专业的大数据人才。学习大数据并不能一蹴而就，关键是一个长期的积累工程，与众多IT行业一样，你从事的时间越长那么你的专业技能就越强，所以，小白不要被前期的困难所阻碍，度过了初期的艰难，那么你学习大数据的进程就会加快，而你也就能够更加快速的完成大数据的学习，成为一名真正的大数据人才。