大数据又称黑暗数据，是指人脑无法处理的海量数据聚合成的信息资产，在民生、IT、金融、农业、通信等方面都有广泛应用。未来5年大数据行业呈井喷趋势，人才需求火爆，2018年大数据人才缺口更是高达900万。以后想要做大数据相关的工作，那么大数据开发需要学习哪些技术知识?
一、学习大数据需要的基础
1、javaSE、EE(SSM)
90%的大数据框架都是Java写的
2、MySQL
SQLonHadoop
3、Linux
大数据的框架安装在Linux操作系统上
在有了上面的技术基础支撑之后，便可以开始我们的大数据开发工程师的锻造之旅了，可以根据以下三个大的方面进行学习，当然了，中间需要穿插一些项目练习，将理论和实战相关联才能成长的很快!如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣扣群：458数字345数字782，欢迎添加，私信管理员，了解课程介绍，获取学习资源
二、大数据技术需要学什么
1、大数据离线分析
一般处理T+1数据(T：可能是1天、一周、一个月、一年)
a、Hadoop：一般不选用新版本，踩坑难解决
(common、HDES、MapReduce、YARN)
环境搭建、处理数据的思想
b、Hive：大数据的数据仓库
经过写SQL对数据进行操作，类似于MySQL数据库的sql
c、HBase：基于HDFS的NOSQL数据库
面向列存储
d、协作框架：
sqoop(桥梁：HDFS《==》RDBMS)
flume：搜集日志文件中的信息
e、调度框架
anzkaban
了解：crotab(Linux自带)
zeus(Alibaba)
Oozie(cloudera)
f、前沿框架扩展：
kylin、impala、ElasticSearch(ES)
2、大数据实时分析
以spark框架为主
Scala：OOP(面向对象程序设计)+FP(函数是程序设计)
sparkCore：类比MapReduce
sparkSQL：类比hive
sparkStreaming：实时数据处理
kafka：消息队列
前沿框架扩展：flink
阿里巴巴：blink
3、大数据机器学习
sparkMLlib：机器学习库
pyspark编程：Python和spark的结合
