大資料如何學習

　　大資料的學習內容有很多，具體包括如下：

　　1、大資料基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis；

　　2、大資料儲存階段：hbase、hive、sqoop；

　　3、大資料架構設計階段：Flume分散式、Zookeeper、Kafka；

　　4、大資料實時計算階段：Mahout、Spark、storm；

　　5、大資料資料採集階段：Python、Scala；

　　6、大資料商業實戰階段：實操企業大資料處理業務場景、分析需求、解決方案實施、綜合技術實戰應用。

　　1、首先我們要了解Java語言和Linux作業系統，這兩個是學習大資料的基礎，學習的順序不分前後。學會了這些的話這無疑是極好的開頭和奠基，可謂是贏在了起跑線上，接收和吸收大資料領域的知識會比一般人更加得心應手。

　　2、Java：只要瞭解一些基礎即可，做大資料不需要很深的Java技術，學javaSE就相當於有學習大資料。

　　3、Linux：因為大資料相關軟體都是在Linux上執行的，所以Linux要學習的紮實一些，學好Linux對你快速掌握大資料相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大資料軟體的執行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂指令碼這樣能更容易理解和配置大資料叢集。還能讓你對以後新出的大資料技術學習起來更快。

　　關於怎樣進行大資料的入門級學習的分析如下：

　　1、原始資料要經過一連串收集、提取、清洗、整理等等的預處理過程，才能形成高質量的資料；

　　2、要看看資料“長什麼樣”，有什麼特點和規律；

　　3、按照自己的需要，比如要對資料貼標籤分類，或者預測，或者想要從大量複雜的資料中提取有價值的且不易發現的資訊，都要對資料建模，得到output。