学习大数据开发培训的方法有哪些推荐

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学习大数据开发培训的方法有哪些推荐

初学者如何高效学习大数据技术?

大数据学习培训如何学

想要学习大数据，应该怎么入门？

一、学习大数据开发培训的方法有哪些推荐

学习大数据开发培训的方法有哪些推荐？随着大数据开发应用场景应用的落地，市面上相关大数据开发岗位逐渐增多，同时市面上的大数据培训机构也越来越多，那么对于零基础小伙伴学习大数据开发技术知识来说，有哪些比较好的学习方法来更为系统的去学习开发技术知识呢？

1.基础知识学习

对于初学大数据开发技术的小伙伴来说，的确是具有一定的难度，因为大数据开发技术所包含的编程技术知识点是比较多且杂的，对零基础小伙伴来说确实是很难记住这些知识点。但是小伙伴想要学好大数据开发技术知识，对思维逻辑能力和统计学、编程技术基础知识积累的要求比较高。

2.培训课程知识的学习

不同的大数据培训机构的课程内容大致都差不多，但是还是有一定的差距，一般对于零基础小伙伴学习大数据开发技术知识而言，需要学习的课程内容大概为java语言基础、HTML、CSS、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。

3.项目实战训练

小伙伴想要更好的理解学习大数据开发技术，除了基础知识的学习之外，相关的大数据开发项目实战案例的练习也是非常有必要的。一般比较靠谱的大数据培训机构，实战项目案例是比较接近于企业级的，在练习过程中，不仅能让小伙伴积累更多的项目实战经验，还可以通过真实的项目开发锻炼解决问题的能力。

小伙伴在学习大数据开发技术知识的过程中，要理论实践相结合的去理解学习，才能更深入的去学习大数据开发相关的开发技术知识，积累更多的开发实战经验。尚硅谷大数据培训一直都在坚持以线下面授的教学模式，和以理论实践相结合的教学方式，传授更多的开发技术知识和开发实战经验，让小伙伴在项目开发过程中少走一些弯路，同时，培训班还有相关的大数据视频供小伙伴下载学习！

一、初学者如何高效学习大数据技术?

1.对于零基础小伙伴学习大数据开发技术知识来说，相关java、Python等编程技术知识的积累学习是很重要的，小伙伴通过不断的学习技术基础知识过程中，不断的去丰富自身知识结构，只有掌握了一定编程开发技术基础知识，才能更好的去理解学习大数据开发技术知识。因此，小伙伴在选择适合自己的大数据培训机构的时候，培训课程内容的选择是首要的，课程是否新颖，是否符合企业发展需求都是小伙伴在选择的时候需要考察的一个因素。
2.教学能力是小伙伴快速入门的重要因素之一，因此小伙伴在选择大数据培训机构的时候，通过免费试学的机会，在真实的学习环境中，了解培训机构老师的教学水平和解决问题的应变能力，可以侧面了解到大数据培训机构的综合教学水平是什么样的。一个靠谱的大数据培训机构，老师都是具有丰富开发经验和教学经验的，在带领小伙伴学习过程中，通过交叉知识的讲解，让小伙伴更快的理解相关大数据开发技术知识。
3.行业口碑在逐渐的成为小伙伴选择大数据培训机构的衡量标准之一，好的靠谱的大数据培训班的行业口碑并不是自己宣传出来的，是学员口口相传的，口碑比较好的大数据培训班还有一个特点就是，培训规模是比较大的，所以小伙伴在实地考察的时候，一定要注意这一点。
4.小伙伴选择大数据培训学习开发技术知识，最终目的是为了能够更好的就业，所以小伙伴在选择大数据培训机构的时候，一定要对其真实的就业数据进行考察了解，才能做出理性的选择。

二、大数据学习培训如何学

大数据技术想要入门是比较难的，如果是零基础的学员想要入门大数据的还是不太可能事情，最好是找一家靠谱的大数据培训机构进行系统的学习大数据基础，但是大数据的学习也不是谁都可以的，零基础的最好是本科的学历，因为大数据培训学习需要的逻辑思维分析能力比较强，也涉及到一些大学的数学算法，所以学历要求会高些，如果是有Java基础的哪就另当别论了，大数据技术的培训学习，基本都是以Java为基础铺垫的的，有一些Java基础的话，相对来说就容易一些了，如果是直接想学大数据开发的话，Linux基础要有一些，然后就是大数据相关组件的学习和使用，以及他们之间各个有什么作用，数据采集聚合传输处理，各个组件在什么位置，有什么作用等，

一般都是Hadoop+zookeeper+Hive+Flume+Kafka+HBase+Spark+Flink

大数据培训内容：

1、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统。

2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。

大数据学习是一件值得大家投资自己的事情，也是一件从长远发展来看比较不错的行业，但是咋这里小编还是要体提醒大家在决定大数据学习之前，一定要先对大数据和自己都有一个明确的认知，这样更有利于后期大数据的学习。

2021大数据学习路线

三、想要学习大数据，应该怎么入门？

如今大数据发展得可谓是如日中天，各行各业对于大数据分析和大数据处理的需求也是与日俱增，越来越多的决策、建议、规划和报告，都要依靠大数据的支撑，学习大数据成了不少人提升或转行的机会。因此，入门大数据开始成为很多人的第一步，下面给大家讲讲，究竟大数据入门，首要掌握的知识点有哪些，如何一步一步进阶呢？

首先我们要了解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。楼主是JAVA毕业的，这无疑是极好的开头和奠基啊，可谓是赢在了起跑线上，接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。

Java：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础

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，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，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。

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，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的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。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是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(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。