大数据分析应该掌握哪些基础知识呢？

保证电脑4核8G内存64位 *** 作系统，尽量有ssd做系统盘，否则卡到你丧失信心。硬盘越大越好。

1，语言要求

java刚入门的时候要求javase。

scala是学习spark要用的基本使用即可。

后期深入要求：

java NIO，netty，多线程，ClassLoader，jvm底层及调优等，rpc。

2， *** 作系统要求

linux 基本的shell脚本的使用。

crontab的使用，最多。

cpu，内存，网络，磁盘等瓶颈分析及状态查看的工具。

scp，ssh，hosts的配置使用。

telnet，ping等网络排查命令的使用

3，sql基本使用

sql是基础，hive，sparksql等都需要用到，况且大部分企业也还是以数据仓库为中心，少不了sql。

sql统计，排序，join，group等，然后就是sql语句调优，表设计等。

4，大数据基本了解

Zookeeper，hadoop，hbase，hive，sqoop，flume，kafka，spark，storm等这些框架的作用及基本环境的搭建，要熟练，要会运维，瓶颈分析。

5，mapreduce及相关框架hive，sqoop

深入了解mapreduce的核心思想。尤其是shuffle，join，文件输入格式，map数目，reduce数目，调优等。

6，hive和hbase等仓库

hive和hbase基本是大数据仓库的标配。要回用，懂调优，故障排查。

hbase看浪尖hbase系列文章。hive后期更新。

7，消息队列的使用

kafka基本概念，使用，瓶颈分析。看浪尖kafka系列文章。

8，实时处理系统

storm和spark Streaming

9，spark core和sparksql

spark用于离线分析的两个重要功能。

10，最终方向决策

a),运维。（精通整套系统及故障排查，会写运维脚本啥的。）

b),数据分析。（算法精通）

c),平台开发。（源码精通）

自学还是培训？

无基础的同学，培训之前先搞到视频通学一遍，防止盲目培训跟不上讲师节奏，浪费时间，精力，金钱。

有基础的尽量搞点视频学基础，然后跟群里大牛交流，前提是人家愿意，

想办法跟大牛做朋友才是王道。

首先我们要了解Java语言和Linux *** 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 *** 作它，因为它们都是用JVM的。