大数据主要学什么

大数据这个词，听起来就感觉很厉害，好像什么东西加上“大”字就变得复杂。其实，把它拆开来看，就是一堆技术和方法的组合。核心目的就一个：从海量数据里找出有用的信息，然后用这些信息来干活，比如帮公司做决策。

首先，想玩转大数据，编程是绕不开的。Java 是这个领域里很重要的一个语言，因为大数据生态里很多有名的框架，比如 Hadoop，就是用 Java 写的。所以，学好 Java 对理解这些框架的底层原理很有帮助。不过现在 Python 也变得很流行，因为它写起来简单，而且在数据分析和机器学习领域有好多现成的库可以用，比如 Pandas 用来处理数据，Matplotlib 用来画图。所以，Java 和 Python 至少得会一个，最好两个都懂点。

然后是 Linux 操作系统。为什么一定要学 Linux？因为现在绝大多数公司的服务器跑的都是 Linux 系统，大数据相关的软件和框架也基本都部署在上面。 你得知道怎么用命令行去操作文件、配置环境、装软件。 如果连基本的 Linux 命令都搞不清楚，那后面的东西就没法继续了。这就像你想当个厨师，至少得先会开火和用刀。

接下来就是数据库。SQL 是必须要会的，不管数据有多“大”，很多时候还是要用类似 SQL 的语言去查询和操作。传统的关系型数据库比如 MySQL 你得懂，要知道表、索引这些基本概念。 在大数据的场景下，你还会接触到数据仓库，比如 Hive。 Hive 这个东西能让你用写 SQL 的方式去处理存储在 Hadoop 上的海量数据，背后它会自动把你的 SQL 语句转换成复杂的计算任务来执行。 除了这些，还有一类叫 NoSQL 的数据库，比如 HBase，它适合用来存那种结构没那么规整的数据，而且读写速度很快。

说到 Hadoop，这就进入大数据的核心技术栈了。Hadoop 是一个开源的框架，主要解决了两个大问题：海量数据的存储和计算。 它里面最核心的两个东西是 HDFS 和 MapReduce。HDFS 是个分布式文件系统，说白了就是把一个大文件拆成好多块，分别存到一大堆普通的电脑上，这样就不怕一台电脑的硬盘不够用了。 MapReduce 是一个计算模型，也是把一个大的计算任务拆成好多小任务，分给那些电脑去同时计算，最后再把结果汇总起来。 这样一来，处理数据的效率就高多了。虽然现在有了更先进的技术，但理解 Hadoop 的设计思想还是很重要的，它是很多后续技术的基础。

但是 MapReduce 写起来比较麻烦，而且速度也不够快，所以后来又出现了 Spark。Spark 是一个基于内存计算的框架，处理数据的速度比 MapReduce 快很多，特别是需要反复读写数据的场景，比如机器学习。 Spark 现在很火，很多公司都在用它来做数据处理和分析。和 Spark 类似的还有另一个叫 Flink 的框架，它在实时数据处理方面表现很出色，比如需要对用户实时点击的数据流进行分析时，Flink 就很好用。

数据从哪里来？这就涉及到数据采集了。公司里的数据源头有很多，比如业务数据库里的数据、用户访问网站产生的日志文件等等。你需要用一些工具把这些数据抓取过来，存到大数据平台里。常用的工具有 Flume、Sqoop 和 Kafka。Flume 可以用来收集各种日志数据。 Sqoop 擅长在传统数据库（比如 MySQL）和 Hadoop 之间传输数据。 Kafka 是一个分布式消息队列，你可以把它想象成一个超大的数据中转站，很多系统产生的数据都先扔到 Kafka 里，然后下游的各种数据处理系统再从里面拿数据去分析。 这种方式能很好地解耦，让整个数据系统更稳定。

数据都存进来之后，也不是直接就能用的。原始数据往往很乱，有错误、有缺失，需要先清洗和整理。这个过程通常叫 ETL（抽取、转换、加载）。之后，为了方便分析，会把数据整理成规范的格式，存放到数据仓库里。数据仓库会对数据进行分层，比如原始数据层（ODS）、明细数据层（DWD）、汇总数据层（DWS）和应用数据层（ADS），一层层加工，让数据变得越来越清晰、好用。

当数据准备好了，就轮到数据分析和挖掘了。数据分析师和数据科学家会用统计学知识和机器学习算法，从这些数据里发现规律、建立模型。 比如，电商公司会分析用户的购买记录来推荐商品，银行会用模型来识别信用卡诈骗。这就需要掌握机器学习相关的知识，了解一些常见的算法，比如分类、聚类、回归等。

最后，分析出来的结果要让别人能看懂，这就需要数据可视化。没人愿意看一堆密密麻麻的数字。你需要把数据变成图表，比如柱状图、折线图、地图等，让业务人员能一眼就明白数据背后想说明什么问题。

总的来说，学大数据就是要学一整套处理数据的技术和方法。从底层的编程语言和操作系统，到核心的分布式存储和计算框架，再到数据采集、数据仓库、数据分析和可视化，这是一个完整的链条。这个领域的技术更新很快，所以持续学习也很重要。就业方面，可以做的岗位也很多，比如大数据工程师负责搭平台、处理数据；数据分析师负责从数据里找问题、找机会；还有算法工程师专门研究和实现机器学习模型。 不同的岗位对技术的要求侧重点也不一样，可以根据自己的兴趣去选择方向。