大数据学习：怎样进行大数据入门学习呢？

首先学习大数据需要对学习一门编程语言进行入门编程。

一般是选择Java或Python，现在主流的方向是以Java作为入门编程语言学习,因为后期的Spark需要使用scala语言进行编程,而Scala和Java有千世万缕的联系,所以建议从Java开始学习,JavaEE方法向可以适当的学习一些SSM,

大数据主要是对数据进行处理,对JavaEE端没有太大的需求,其次需要学习的是数据库MySQL作为广泛使用的一个数据库,可以作为入手,安装简单方便学习利于上手,并且可以学习SQL为后期学习Hive做准备.

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大数据如何入门学习?很多朋友找了很久都没有找到门道，很多人问有没有捷径可以走，学习哪有捷径，得脚踏实地，但是学习方式有。很多选择大数据培训的朋友就比大数据自学的朋友入门速度要快很多很多。你想大数据学习，有个靠谱的熟人在前面带路，比你独自一个人摸索找路是不是要快很多很多。

这些学习完成后,可以开始接触Hadoop生态圈,Hadoop自身的三大组件HDFS,MapReduce,Yarn先入手学习,现有分布式思想,前面学习的Java语言也是MapReduce计算框架的编程语言,学习这些之后可以开始学习Hive数据仓库,主要是先学习基础操作前期学习了SQL语言而Hive编程语言是类SQL语言叫做HQL,上手起来会比较快,然后学习数仓建模,接下来做一个关于数据仓库的项目,在项目中学习Flume,sqoop和anzkaban.Hbase数据库也可以学习,使用方式可能跟传统数据库不一样,

需要注意:二级索引,rowkey,列簇等应用.这部分学习完毕基本上Hadoop部分的日常开发是可以了.

除了Hadoop这个部分外,可以学习另外一个计算分析引擎Spark,Spark是基于内存的计算引擎,独有的RDD依赖和血缘关系、DAG和Stage让spark在计算数据时数据更快,spark默认使用的是scala语言编写,scala语言和Java语言类似,之前有Java基础上手Scala语言相对容易并且Spark中分为SparkCore核心,SparkSQL对接Hive,SparkStreaming

实时,这些都可以完成日常离线和实时开发,而且SparkStreaming作为老牌的实时引擎相对使用比较广而且稳定,并且集合消息中间件Kafka可以做到实时数据消费,新型的Flink实时计算引擎也可以学习,现在是阿里巴巴推荐使用的.最后在做一些spark项目基本上就可以完成学习了。材料的话不建议看书,因为书不是每个人都会去认真看的可以去找一些视频看,书可以在系统学习完后再补充看.

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（编辑：南平站长网）

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