大數據是對海量數據進行存儲、計算、統計、分析處理的一系列處理手段，處理的數據量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數據，這是傳統數據處理手段所無法完成的，其涉及的技術有分佈式計算、高併發處理、高可用處理、集群、實時性計算等，彙集了當前IT領域熱門流行的IT技術。
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大數據是什麼？投資者眼裡是金光閃閃的兩個字：資產。比如，Facebook上市時，評估機構評定的有效資產中大部分都是其社交網站上的數據。
如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
大數據需要哪些技術？
想要學好大數據需掌握以下技術：
1. Java編程技術
Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平臺能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分佈式系統和嵌入式系統應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數據，掌握Java基礎是必不可少的!
2.Linux命令
對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟件很受限制，因此，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。
3. Hadoop
Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapReduce為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作!
4. Hive
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。
5. Avro與Protobuf
Avro與Protobuf均是數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型，十分適合做數據存儲，還可進行不同語言之間相互通信的數據交換格式，學習大數據，需掌握其具體用法。
6. HBase
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HBase是一個分佈式的、面向列的開源數據庫，它不同於一般的關係數據庫，更適合於非結構化數據存儲的數據庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分佈式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。
7. Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分佈式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統，Flume支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據;同時，Flume提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(可定製)的能力。大數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。
8. SSM
SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成，常作為數據源較簡單的web項目的框架。大數據開發需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進行整合操作。
9.Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分佈式發佈訂閱消息系統，其在大數據開發應用上的目的是通過Hadoop的並行加載機制來統一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數據開發需掌握Kafka架構原理及各組件的作用和使用方法及相關功能的實現!
10.Scala
Scala是一門多範式的編程語言，大數據開發重要框架Spark是採用Scala語言設計的，想要學好Spark框架，擁有Scala基礎是必不可少的，因此，大數據開發需掌握Scala編程基礎知識!
11.Spark
Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統一的框架用於管理各種不同性質的數據集和數據源的大數據處理的需求，大數據開發需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關知識。我這有Spark的學習資料，需要的加好友：2915541363，免費領取。
12.Azkaban
Azkaban是一個批量工作流任務調度器，可用於在一個工作流內以一個特定的順序運行一組工作和流程，可以利用Azkaban來完成大數據的任務調度，大數據開發需掌握Azkaban的相關配置及語法規則。
13.Python與數據分析
Python是面向對象的編程語言，擁有豐富的庫，使用簡單，應用廣泛，在大數據領域也有所應用，主要可用於數據採集、數據分析以及數據可視化等，因此，大數據開發需學習一定的Python知識。
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互聯網行業每隔5、6年就是一次"改朝換代"。Web1.0時代用戶通過瀏覽器獲取信息，網站憑藉巨大的點擊流量獲利，信息的傳遞是單向的。
到了Web2.0時代，Facebook、Twitter等掀起社會化浪潮，對傳統的在線數字營銷產業鏈三方角色進行了重構。你或許有過這樣的經歷，週一早上打開電腦，上百封新郵件在等待處理;在地鐵上看看四周的人群大多數都在捧著手機、ipad聊天、處理工作、體驗各種應用、看視頻，工作和娛樂場所跟隨他們"移動"起來;之前我們是被動的接受網絡上掛出來的信息，現在我們越來越多地通過微博、SNS等社交工具參與互動甚至自己發佈信息…這些細節都在告訴你，你已經不知不覺進入了大數據時代!據預測，以目前的速度發展，到2020年大數據的市場規模將超過2030億美元。
2018年即將結束，隨著需求的增長，數據的重點也在以同樣的速度增長。今年以來，大數據的主要趨勢圍繞企業的大數據能力發展。移動應用程序開發人員正在尋找以更快的速度精確分析更多數據的最佳方法。
大數據已經成為在最初投資中獲得成功的技術。因此，許多移動應用程序開發商和大公司都期待著擴大他們的大數據項目。大數據實施的目標是在不久的將來取得更大的財務業績。
只有完整的學完以上技術，才能算得上大數據開發人才，真正從事大數據開發相關工作，工作才更有底氣，升職加薪不成問題!
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