大数据培训需要多久？能学会吗？
一、大数据培训需要多久？能学会吗？
大数据对于大家现在一定是不陌生的，在近几年人们对于大数据的了解越来越多，尤其是近俩年，大数据更是火热，大数据得到了更多人的重视，企业对于大数据技术人才需求也逐渐增加，从招聘网站上面也可以了解到当前对于大数据人才需求量的提升，但是国内对于大数据人才的培养是比较少的，虽然现在在增加但是和企业需求比起来还差些，大数据现在不仅是发展前景不错而且薪资也相对较高，也因此大数据相关的岗位薪资待遇都非常喜人，很多人想要去参加大数据培训，但是大数据培训一般需要多长时间呢？
对于大数据培训学习需要多久，以我们全程面授班来说，大数据培训时间长短主要是依据学员基础决定的。对于有java的基础的人来说，可以根据自己掌握Java的具体情况决定是否直接跳过java阶段的学习，那么这样的还大数据培训学习的时间就可以少一个月，当然这也是有条件的，前提是对于Java知识的掌握必须扎实，如果是只会简单的一点知识还是建议从零基础开始学习，学习时长大概要5个月左右的时间。
关于是否能学会大数据知识这样的问题，这是会受到许多原因的决定的，个人的理解能力、自制力、逻辑思维能力等同时还包括外界的影响因素包括大数据培训机构教学质量、课程内容、老师个人能力等因素的影响。但是可以确定的有一点就是只要选择了合适的大数据培训机构，自己本身学习理解能力也不错，大数据学习还是可以的。
二、大数据培训内容，大数据要学哪些课程？
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。 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，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。 Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。 Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。 Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。 Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。 Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。 Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。 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。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。 Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。 Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
三、大数据入门需要学习什么技术？
1 大数据入门需要学习数据分析技术和数据处理技术。2 数据分析技术是指通过对大量数据进行收集、整理、分析和，从中提取有价值的信息和洞察，帮助企业做出决策和优化业务。数据处理技术是指对大数据进行存储、清洗、转换和计算，以便进行后续的分析和应用。3 在学习数据分析技术方面，可以学习统计学、机器学习、数据挖掘等相关知识，掌握数据分析的方法和工具，如Python、R语言、SQL等。在学习数据处理技术方面，可以学习大数据平台和工具，如Hadoop、Spark、Hive等，了解数据的存储和处理方式。4 此外，还需要学习数据可视化技术，将分析结果以图表、报表等形式展示出来，提供直观的数据分析结果。同时，了解数据安全和隐私保护的知识也是必要的，以保护数据的安全和合规性。5 大数据入门还需要具备良好的数学基础和逻辑思维能力，能够理解和应用各种数据分析和处理算法。不断学习和实践也是必不可少的，通过实际项目和案例的练习，提升自己在大数据领域的能力和经验。
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