以大数据开发来说，其中涉及到的主要是大数据应用开发，要求一定的编程能力，在学习阶段，主要需要学习掌握大数据技术框架，包括hadoop、hive、oozie、flume、hbase、kafka、scala、spark等等。 以大数据分析来说，有主攻业务运营方面的数据分析...
大数据是什么意思
大数据是巨量数据集结，指没法在必定时辰局限内用老例软件对象进行捕捉、治理和措置的数据集结，是必要新措置模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化才能的海量、高增长率和多样化的信息资产。
什么是大数据
对于“大数据”（Big data）钻研机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是必要新措置模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化才能来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球钻研所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、治理、说明方面大大超出了现代数据库软件对象才能局限的数据集结，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据范例和价值密度低四大特征。
大数据手艺的战略意义不在于把握重大的数据信息，而在于对这些含成心义的数据进行专业化措置。换而言之，假如把大数据比作一种家当，那末这类家当实现盈利的环节，在于前进对数据的“加工才能”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从手艺上看，大数据与云计较的关系就像一枚硬币的正后背一样密不成份。大数据一定没法用单台的计较机进行措置，必须采纳漫衍式架构。它的特色在于对海量数据进行漫衍式数据挖掘。但它必须依托云计较的漫衍式措置、漫衍式数据库和云存储、虚拟化手艺。
大数据进修一般都学什么
大数据手艺的进修内收容有很多，包含：
底子阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL底子、Oracle底子、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作事理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume漫衍式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计较阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据措置营业场景，说明需求、解决方案实施，综合手艺实战应用。
