大数据需要学什么(数据治理技术方案)
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析和处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段无法完成的。涉及的技术包括分布式计算、高并发处理、高可用性处理、集群、实时计算等。，汇集了当前IT领域流行的IT技术。
大数据需要学习什么？
1.Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础。Java是一种强类型语言，具有很高的跨平台能力，可以编写桌面应用、Web应用、分布式系统和嵌入式系统应用。是大数据工程师最喜欢的编程工具。所以，想学好大数据，就要掌握Java的基础！
2.Linux命令
大数据开发通常在Linux环境下进行。与Linux操作系统相比，Windows操作系统是一个封闭的操作系统，开源大数据软件非常有限。所以，如果想从事大数据开发工作，需要掌握Linux的基本操作命令。
3.大数据
Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供存储，而MapReduce为海量数据提供计算。因此，需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、纱线、Hadoop高级管理等相关技术和操作。
4.蜂窝
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射成数据库表，提供简单的sql查询功能，将sql语句转换成MapReduce任务运行，非常适合数据仓库的统计分析。对于Hive来说，需要掌握它的安装、应用和高级操作。
5.Avro和Protobuf
Avro和Protobuf都是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，非常适合数据存储。他们还可以交换不同语言间通信的数据格式。学习大数据，需要掌握它的具体用法。
6.动物园管理员
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组成部分，是为分布式应用提供一致服务的软件。其功能包括配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等。在大数据的开发中，需要掌握ZooKeeper的常用命令及其功能的实现方法。
7.数据库
HBase是一种分布式、面向列的开源数据库，不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储数据库。它是一个高度可靠、高性能、面向列和可扩展的分布式存储系统。大数据的开发需要掌握HBase的基础知识、应用、架构和高级用法。
8 .凤凰城
凤凰是一个用Java编写的开源SQL引擎，运行基于JDBC API的HBase。它具有动态列、哈希加载、查询服务器、跟踪、事务、自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳转查询、视图和多租户等特性。大数据开发需要掌握其原理和使用方法。
9.使用心得
Redis是一种键值存储系统，很大程度上弥补了memcached等键值存储的不足，在某些场合可以补充关系数据库。提供Java、C/C++、C#、PHP、JavaScript、Perl、Object-C、Python、Ruby、Erlang等客户端。使用非常方便，大数据开发需要掌握Redis
10.水槽
水槽是一个高度可用、可靠和分布式的系统，用于收集、聚合和传输大量日志。水槽支持定制日志系统中的各种数据发送器，用于收集数据；同时，Flume提供了简单处理数据并将其写入各种数据接收者(可定制)的能力。大数据开发需要掌握其安装、配置和相关用法。
11.地对地导弹(Surface-to-Surface Missile)
SSM框架是三个开源框架的组合:Spring、SpringMVC和MyBatis，它经常被用作具有简单数据源的web项目的框架。大数据开发需要分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis，然后使用SSM进行集成操作。
12.卡夫卡
卡夫卡是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。它在大数据开发和应用中的目的是通过Hadoop并行加载机制统一在线和离线消息处理，同时也通过集群提供实时消息。大数据开发需要掌握卡夫卡架构原理，各个组件的功能和用法，以及相关功能的实现！
13.斯卡拉
Scala是一种多范式编程语言。Spark是大数据开发的重要框架，采用Scala语言设计。学好Spark框架，需要有Scala基础。所以大数据开发需要掌握Scala编程基础知识！
14.火花
Spark是专门为大规模数据处理设计的快速通用计算引擎，为管理各种数据集和数据源的大数据处理需求提供了全面统一的框架。大数据的开发需要掌握Spark Foundation、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming、Spark ML等相关知识。
15.阿兹卡班
阿兹卡班是一个批处理工作流任务调度器，可以用来在工作流中以特定的顺序运行一组任务和流程。阿兹卡班可以用来完成大数据的任务调度。大数据的开发需要掌握阿兹卡班的相关配置和语法规则。
16.Python与数据分析
Python是一种面向对象的编程语言，库丰富，使用方便，广泛应用于大数据领域，主要用于数据采集、数据分析、数据可视化等。所以大数据开发需要学习一定的Python知识。
