大数据是当时时代下一门炙热的IT学科，行情十分火爆，不论是阿里巴巴、百度这样的大公司，还是中小企业都很重视，甚至是第一个纳入国家战略的技术，政府扶持力度大，支持甚多！面对这样的大环境下，大数据相关岗位薪水高，就业前景好。因此也吸引了一大批有志之士，想学习并从事大数据相关工作。那么，大数据应该如何学习呢？一起来了解一下吧。
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每天晚上20:00都会开直播给大家分享大数据知识和路线方法，群里会不定期更新最新的教程和学习方法，大家都是学习大数据的，或是转行，或是大学生，还有工作中想提升自己能力的，如果你是正在学习大数据的小伙伴可以加入学习。最后祝所有程序员都能够走上人生巅峰，让代码将梦想照进现实，非常适合新手学习，有不懂的问题可以随时问我，工作不忙的时候希望可以给大家解惑。
学习大数据之前，我们首选需要知道，从事大数据相关工作需掌握哪些知识和技能：
1. Java编程
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
2. Linux运维
企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的，因此，想从事大数据相关工作，需要掌握Linux系统操作方法和相关命令。
3. Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，HDFS和MapReduce是其核心设计，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，是大数据开发必不可少的框架技能。
4. Zookeeper
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
5. Hive
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。
6. 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
7. Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，通过集群来提供实时的消息。
8. Spark
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
好了以上就是学习大数据需要掌握的知识，你get到了吗。