大数据又称黑暗数据，是指人脑无法处理的海量数据聚合成的信息资产，在民生、IT、金融、农业、通信等方面都有广泛应用。未来5年大数据行业呈井喷趋势，人才需求火爆，2018年大数据人才缺口更是高达900万。以后想要做大数据相关的工作，需要学习哪些技术知识?

罗马不是一天建成的，大数据工程师也不是短时间能锻造的。想要成为大数据开发工程师，也要看你是否骨骼惊奇，天赋过人!在学习大数据之前，你还需要有一定的基础!

我还是要推荐下我自己创建的大数据分享群142973723，这是大数据学习交流的地方，不管你是小白还是大牛，小编都欢迎，不定期分享干货，包括我整理的一份适合零基础学习的大数据资料和入门教程。

一、学习大数据需要的基础

1、java SE、EE(SSM)

90%的大数据框架都是Java写的

2、MySQL

SQL on Hadoop

3、Linux

大数据的框架安装在Linux操作系统上

在有了上面的技术基础支撑之后，便可以开始我们的大数据开发工程师的锻造之旅了，可以根据以下三个大的方面进行学习，当然了，中间需要穿插一些项目练习，将理论和实战相关联才能成长的很快!

二、大数据技术需要学什么

1、大数据离线分析

一般处理T+1数据(T：可能是1天、一周、一个月、一年)

a、Hadoop ：一般不选用新版本，踩坑难解决

(common、HDES、MapReduce、YARN)

环境搭建、处理数据的思想

b、Hive：大数据的数据仓库

经过写SQL对数据进行操作，类似于MySQL数据库的sql

c、HBase：基于HDFS的NOSQL数据库

面向列存储

d、协作框架：

sqoop(桥梁：HDFS《==》RDBMS)

flume：搜集日志文件中的信息

e、调度框架

anzkaban

了解：crotab(Linux自带)

zeus(Alibaba)

Oozie(cloudera)

f、前沿框架扩展：

kylin、impala、ElasticSearch(ES)

2、大数据实时分析

以spark框架为主

Scala：OOP(面向对象程序设计)+FP(函数是程序设计)

sparkCore：类比MapReduce

sparkSQL：类比hive

sparkStreaming：实时数据处理

kafka：消息队列

前沿框架扩展：flink

阿里巴巴：blink

3、大数据机器学习

spark MLlib：机器学习库

pyspark编程：Python和spark的结合

以上就是大数据的学习路线，有兴趣的朋友，也可以了解下人工智能和物联网。

在不久的将来，多智时代一定会彻底走入我们的生活，有兴趣入行未来前沿产业的朋友，可以收藏多智时代，及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识，让我们一起携手，引领人工智能的未来

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大数据怎么学习，在学习大数据之前，需要具备什么基础？