學大數據一定要會linux么

㈠ 學大數據需要具備什麼基礎

第一、計算機基礎知識。計算機基礎知識涉及到三大塊內容，包括操作系統、編程語言和計算機網路，其中操作系統要重點學習一下linux操作系統，編程語言可以選擇java或者Python。

如果要從事大數據開發，應該重點關注一下Java語言，而如果要從事大數據分析，可以重點關注一下Python語言。計算機網路知識對於大數據從業者來說也比較重要，要了解基本的網路通信過程，涉及到網路通信層次結構和安全的相關內容。

第二、資料庫知識。資料庫知識是學習大數據相關技術的重要基礎，大數據的技術體系有兩大基礎，一部分是分布式存儲，另一部分是分布式計算，所以存儲對於大數據技術體系有重要的意義。

初學者可以從Sql語言開始學起，掌握關系型資料庫知識對於學習大數據存儲依然有比較重要的意義。另外，在大數據時代，關系型資料庫依然有大量的應用場景。

第三、數學和統計學知識。從學科的角度來看，大數據涉及到三大學科基礎，分別是數學、統計學和計算機，所以數學和統計學知識對於大數據從業者還是比較重要的。

從大數據崗位的要求來看，大數據分析崗位（演算法）對於數學和統計學知識的要求程度比較高，大數據開發和大數據運維則稍微差一些，所以對於數學基礎比較薄弱的初學者來說，可以考慮向大數據開發和大數據運維方向發展。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

（2）做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

（3）面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

㈡ 做大數據有必要學linux嗎

如果你是做運維，或者基於開源的大數據分析工作， 非常有必要學Linux。

㈢ 學習hadoop必須學習linux嗎

關Hadoop學習小編特地找到了阿里大數據專家封神（阿里封神談hadoop學習之路-博客-雲棲社區-阿里雲）以下是其對於Hadoop學習之路的一些見解：Hadoop是一個由Apache基金會所開發的開源分布式系統基礎架構。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序，充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。Hadoop得以在大數據處理應用中廣泛應用得益於其自身在數據提取、變形和載入(ETL)方面上的天然優勢。Hadoop的分布式架構，將大數據處理引擎盡可能的靠近存儲。為了幫助大家進一步了解Hadoop，雲棲社區組織翻譯了GitHub Awesome Hadoop 資源，涵蓋Hadoop中常見的庫與工具、存儲方式、資料庫，以及相關的書籍、網站等資源。Hadoop學習資源集合-博客-雲棲社區-阿里雲

㈣ 大數據和linux運維那個難學

兩個不同的行業，至於難易 肯學都不難 我就是做Linux運維的 做運維需要大量的時間和精力來積累你的技術

㈤ 不知道是學linux還是學大數據，求意見

學linux吧，就業前景廣闊，所謂大數據啊，大公司才有啊，小公司哪有大數據一說啊

㈥ 大數據學習有什麼要求

大數據最好有計算機科學背景
有編程基礎，數據結構基礎
大數據相當於是計專算機科學專業課，屬裡面比較前沿的，計算機專業課裡面有一門叫編譯原理，大數據就相當於那個難度
大數據是一系列技術難題的統稱，包括分布式技術，分析技術，開發技術等等
所以大數據需要你的基礎比較全面

㈦ 學習大數據需要什麼基礎

學習大數據要有一定的編程基礎，這是大數據大部分崗位都需要版的。目前從事大數據方向的權程序員比較普遍使用的語言有四種，分別是Python、Java、Scala和R，這四種語言都有一定的應用場景，不同崗位的程序員使用的語言也稍有不同。

Python目前主要是應用在數據分析、數據挖掘和演算法實現上，可以說大數據領域Python的應用是比較普遍的。

Java目前在大數據領域的應用還是跟平台有直接關系，通常在需要高性能的數據處理部分採用Java開發。

Scala和R主要是基於場景的應用多一些，Scala構建在Java基礎之上，代碼結構要比Java簡潔一些，同時Scala是Spark的實現語言，在與Spark相關的開發中使用Scala是比較方面的選擇。R語言本身的特點就是統計分析，語法簡單且功能強大，是做大數據統計分析的一把利器。

㈧ 學大數據，需要學什麼課程嗎兄弟請具體點。

IT時代逐漸開始向大數據DT時代邁進，很多企業和個人紛紛開始向大數據靠攏，希望在崗起步的道路上能佔有一個屬於自己的數據空間，迎接以後更激烈的競爭環境。企業向大數據靠攏的方法就是招攬一些大數據方面的人才，而個人向大數據靠攏的方式就是去學習大數據。想學習大數據的人越來越多，但是，大數據到底學的課程是什麼呢？大數據學習的知識點都有哪些呢？下面給大家好好普及一下，這樣學起來才會有的放矢。

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於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：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece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MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。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生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

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?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據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流流的去優化他的程序去了，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據的入庫或入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據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演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。