学习大数据需要什么基础？

大数据需要开发功底，比如python语言，通过编程需要抓取数据。当然会前端需要比如Html，javascript，将抓取的数据整合后通过前端去展示。所以个人觉得学习一门开发语言是必须的。

根据目前市场发展情况来看，大数据学习是需要一定的编程基础的，现在比较主流的就是Java和python，但是在现实的工作中使用的大部分的还是Java编程的比较多一些，也就是现在很多大数据培训机构推出的Java+大数据开发培训课程，所以从这个方面来看的还是需要一些Java编程基础的。

不过，现在想要参加大数据培训学习的小伙伴有很多是没有编程基础的，多数是想要从其它行业转行到大数据的，那么这样没有编程基础的，能不能学习大数据呢？

对于零基础的学员也不需要担心自己没有Java或者的python相关的编程语言就学习不了大数据，这个培训机构也有专门针对零基础学员制定的大数据培训课程，前期先进行Java编程或者是python编程的一个基础学习，等掌握了一些相关必要的编程基础以后，在进行大数据专业技术的学习，这样一来就可以顺利进行大数据学习了。

所以在学习大数据的时候也一定要注意课程的安排，根据自己的情况和大数据培训机构的课程安排来进行考虑如何选择，如果是自己已经从事Java或者python相关开发工作多年，有一定的基础的，那么就没必要再去学习相关内容直接选择开始学习大数据技术即可，如果是零基础的学员那么就要选择有Java或者是python基础课程的进行学习。

以上就是小编对于“学习大数据需要什么基础？”这个问题的回答，希望能够帮助到大家，如果还有疑问可以留言进行交流。

大数据开发技术已经成功的落地应用，而且市场上相关大数据开发的技术岗位在逐渐的被释放出来，其就业前景还是比较不错的，同时，也有越来越多的小伙伴想要学习大数据开发技术知识来入行IT行业，有不少的小伙伴禁不住会问道什么样的基础可以学习大数据开发技术知识。

小伙伴要学习大数据开发技术知识，首先需要知道的是：大数据开发技术所包含的编程技术知识是比较多且杂的，综合性比较高，这也就要求小伙伴需要具有一定的编程技术基础，比如：java、Python等编程语言的基础，由于大数据开发是数据平台的应用与开发，小伙伴还需要有一定统计学基础知识的沉淀。

通过以上介绍，小伙伴应该知道了零基础学习大数据开发技术知识还是有一定困难的，不过小伙伴不要气馁，随着大数据开发技术的发展，市面上也出现了很多大数据培训机构零基础教学，让更多零基础想要学习大数据开发技术的小伙伴都如愿以偿的学习到大数据开发技术知识。

小伙伴想要通过大数据培训的方式来学习，首先是需要选择一家比较靠谱的大数据培训机构进行系统的学习，在市面上的这些培训机构都是有其优点和缺点的，因此，建议小伙伴在选择培训机构的过程中，要从行业口碑、培训课程体系、师资力量、就业服务等方面进行考察了解，理性选择适合自己的大数据培训机构。

在学习过程中，端正自身学习心态，要找到适合自己的学习方法，逐渐提高学习效率。再一点就是，小伙伴想要成为一名合格的大数据开发工程师，自主学习能力的培养是势在必行的，因为时代在发展，技术在更新，小伙伴需要不断的去学习新的技术点，才能更好的在IT行业内更好的发展。

大数据开发技术学习教程及学习路线：

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大数据产业已进入发展的"快车道"，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。如果你是Java编程出身，那学习大数据自然是锦上添花；但如果你是刚刚接触大数据技术，还在Java编程基础阶段，这篇文章非常值得你看！

首先，我们学习大数据，要先掌握Java技术

在学习大数据之前，你还需要有一定的基础

1、了解大数据理论

要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。

2、java

90%的大数据框架都是Java写的。如：

●　MongoDB--最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。

●　Hadoop--用Java编写的开源软件框架，用于分布式存储，并对非常大的数据集进行分布式处理。

●　Spark --Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架。

Hbase--开放源代码，非关系型，分布式数据库，采用Google的BigTable建模，用Java编写，并在HDFS上运行。

需要了解java设计与编程思想；Java面向对象；Java高级；Web前端开发；HTML基础；CSS3；JS脚本编程；JavaEE程序开发；JavaWeb后端开发。

3、 MySQL（必须需要掌握的）

4、Linux

大数据的框架安装在Linux操作系统上

５、Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark

在学习的过程中，投入时间和精力，以兴趣来驱动学习。代码实战是必须的，看的是别人的代码，动手写出来的才是自己的。

第一阶段：静态网页基础（HTML+CSS）

1.难易程度：一颗星

2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力

3.主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等

第二阶段：JavaSE+JavaWeb

1.难易程度：两颗星

2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力

3.主要技术包括：java基础语法、java面向对象（类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等）、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)、JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式

4.描述如下：

称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台（第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用）的真实项目。

第三阶段：前端框架

1.难易程序：两星

2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力

3.主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui

4.描述如下：

前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。

第四阶段：企业级开发框架

1.难易程序：三颗星

3.主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群和热备 、MySQL读写分离

第五阶段： 初识大数据

1.难易程度：三颗星

2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力

3.主要技术包括：大数据前篇（什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等）、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程（SHELL变量、循环控制、应用）、Hadoop入门（Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop）、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)

4.描述如下：

该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢？在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢？大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。（你问我什么是集群？好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢？ 是不是叫人群啊！）那么大数据可以初略的分为： 大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP呐，大数据的运行呢并不是在咋们经常使用WINDOWS 7或者W10上面，而是现在使用最广泛的系统：LINUX。

第六阶段：大数据数据库

1.难易程度：四颗星

2.课时量（技术知识点+阶段项目任务+综合能力）：88课时

3.主要技术包括：Hive入门（Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制）、Hive Shell编程（建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图）、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块（REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成）、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)

4.描述如下：

该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。

怎么简化呢？在第一阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具呐，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么？HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询。

第七阶段：实时数据采集

1.难易程序：四颗星

2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力

3.主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门（消息队列、应用场景、集群搭建）、KAFKA详解（分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试）、KAFKA高级使用（java开发、主要配置、优化项目）、数据可视化（图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图）、STORM入门（设计思想、应用场景、处理过程、集群安装）、STROM开发（STROM MVN开发、编写STORM本地程序）、STORM进阶（java开发、主要配置、优化项目）、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化

4.描述如下：

前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢？是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别。

第八阶段：SPARK数据分析

1.难易程序：五颗星

2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力

3.主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用（高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等）、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶（DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型）、SPARK高级编程（Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习）、SPARK高级应用（系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复）、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性

4.描述如下：

同样先说前面的阶段，主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢？ 先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持最好，所以课程中先学习SCALA开发语言。什么？又要学另外一种开发语言？不不不！！！我只说一句话：SCALA是基于JAVA做的。从历史数据的存储，分析（HADOOP,HIVE,HBASE），到实时的数据存储（FLUME,KAFKA），分析（STORM,SPARK），这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。

学大数据的话目前主要是分为 大数据分析 大数据高级开发和大数据可视化三个部分的，所以零基础也是可以学习的。

1、了解大数据理论要

学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。

2、java

90%的大数据框架都是Java写的。

需要了解java设计与编程思想；Java面向对象；Java高级；Web前端开发；HTML基础；CSS3；JS脚本编程；JavaEE程序开发；JavaWeb后端开发。

3、 MySQL（必须需要掌握的）

4、Linux

大数据的框架安装在Linux操作系统上

大数据开发零基础需要学习什么内容？（1）Java、大数据基础

https://www.toutiao.com/i6684880291628057099/

只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE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，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。 有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。 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，

在大数据时代，企业中许多商业数据都是需要大数据开发工程师来采集、储存、处理的，让商业数据发挥到自己的数据价值，为企业带来数字化收益，因此，企业更加重视大数据开发技术的引入。

面对这样的市场发展背景，有越来越多的小伙伴选择学习大数据开发，在学习大数据开发技术之前，小伙伴需要了解一下自己是否适合学习大数据开发，还有一点就是小伙伴要清楚的了解大数据是一项比较复杂且综合性比较高的编程语言，学习大数据开发是需要java、Python等编程基础的，但是对于零基础的小伙伴来讲，并不适合自学大数据，我认为小白更适合参加大数据培训班来获得开发技术知识。

小伙伴在大数据培训班能够系统的学习相关开发技术知识，而且对零基础小伙伴来说是比较靠谱的，大数据培训班会根据小伙伴有无基础进行分配，因材施教，让小伙伴在最大程度上理解大数据开发技术知识。

1.小伙伴在选择大数据培训班的时候，要对培训课程进行多家对比，选择比较新颖且符合企业需求的大数据培训课程，才能让小伙伴学习到前沿开发技术。

2.大数据培训班教学能力是体现培训规模的重要因素。好的大数据培训班老师都是具有一定项目开发经验和教学经验的，老师会根据不同基础的小伙伴分配不同的班级，因材施教，老师会以理论实践相结合的教学方式传授大数据开发技术知识。

3.大数据培训班行业口碑是小伙伴考察的一个重点，口碑好的大数据培训班，培训规模也是非常好的。小伙伴在考察行业口碑的时候，要根据网上和实地考察数据相结合，多方面考察了解大数据培训班真实口碑情况。

4.小伙伴选择学习大数据开发技术其最终目的是为了更好的就业，因此，大数据培训班真实就业数据是必须要考察的，小伙伴要根据实地考察多方面了解大数据培训班真实情况。

最后，小伙伴在学习大数据开发技术是需要一定的编程基础，对于零基础小伙伴来讲，参加大数据培训班是比较靠谱的。尚硅谷大数据培训机构是一家全程面授教学，以理论实践相结合的线下IT培训机构，培训班还有更多的大数据视频供小伙伴下载学习！

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