學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，首先我們要學(xué)習(xí)Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)的順序不分前后。

　　Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)那個方向呢？

　　只需要學(xué)習(xí)Java的標(biāo)準(zhǔn)版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術(shù)在大數(shù)據(jù)技術(shù)里用到的并不多，只需要了解就可以了，當(dāng)然Java怎么連接數(shù)據(jù)庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同學(xué)說Hibernate或Mybites也能連接數(shù)據(jù)庫啊，為什么不學(xué)習(xí)一下，我這里不是說學(xué)這些不好，而是說學(xué)這些可能會用你很多時間，到最后工作中也不常用，我還沒看到誰做大數(shù)據(jù)處理用到這兩個東西的，當(dāng)然你的精力很充足的話，可以學(xué)學(xué)Hibernate或Mybites的原理，不要只學(xué)API，這樣可以增加你對Java操作數(shù)據(jù)庫的理解，因?yàn)檫@兩個技術(shù)的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。

　　Linux：因?yàn)榇髷?shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運(yùn)行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實(shí)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(yùn)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。

　　學(xué)完基礎(chǔ)，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(jìn)行處理計(jì)算的，它有個特點(diǎn)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。YARN是體現(xiàn)Hadoop平臺概念的重要組件有了它大數(shù)據(jù)生態(tài)體系的其它軟件就能在hadoop上運(yùn)行了，這樣就能更好的利用HDFS大存儲的優(yōu)勢和節(jié)省更多的資源比如我們就不用再單獨(dú)建一個spark的集群了，讓它直接跑在現(xiàn)有的hadoopyarn上面就可以了。其實(shí)把Hadoop的這些組件學(xué)明白你就能做大數(shù)據(jù)的處理了，只不過你現(xiàn)在還可能對"大數(shù)據(jù)"到底有多大還沒有個太清楚的概念，聽我的別糾結(jié)這個。等以后你工作了就會有很多場景遇到幾十T/幾百T大規(guī)模的數(shù)據(jù)，到時候你就不會覺得數(shù)據(jù)大真好，越大越有你頭疼的。當(dāng)然別怕處理這么大規(guī)模的數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@是你的價值所在，讓那些個搞Javaee的php的html5的和DBA的羨慕去吧。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(diǎn)。

　　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?yàn)橐粫bhive的時候要用到，mysql需要掌握到什么層度那？你能在Linux上把它安裝好，運(yùn)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?yàn)閔ive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(dāng)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(dāng)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)變的很簡單，不會再費(fèi)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M(jìn)apReduce、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(duì)列工具，隊(duì)列是干嗎的？排隊(duì)買票你知道不？數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊(duì)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?yàn)樗皇歉愦髷?shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊(duì)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(yōu)化他的程序去了，因?yàn)樘幚聿贿^來就是他的事情。而不是你給的問題。當(dāng)然我們也可以利用這個工具來做線上實(shí)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(jìn)行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方（比如Kafka）的。

　　Spark：它是用來彌補(bǔ)基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點(diǎn)，它的特點(diǎn)是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計(jì)算而不是去讀慢的要死進(jìn)化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運(yùn)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?yàn)樗鼈兌际怯肑VM的。

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