大数据就像是朝阳一样冉冉升起，通过与AI、云计算的对接，以及在各个领域中的应用，我们不难发现在未来其必将有更多的光芒和价值，也会有更多的空间和遐想。不论是在生产效率提升上，还是在商业模式的升级上，大数据的影响力都值得期待。大数据的前景可期，不仅促使很多行业纷纷的开展大数据业务，也使得很多从业者开始纷纷的进入大数据行业，那么对于没有编程基础的人该如何应对呢?小白学习大数据该如何高效完成呢?今天，大数据开发工程师来给大家分析一下!
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随着大数据时代的崛起，很多人已经意识到这是自己实现快速发展的一个契机，而能不能抓住这个时代的机遇，就值得很多人思考。很多有编程基础的开发者，凭借经验和自学已经“跌跌撞撞”的进入了大数据领域，成为了大数据时代的弄潮儿，而小白学习大数据该如何提高效率呢?如何才能快速的进入大数据领域呢?
对于0基础、没有代码基础的小白，想要高效的学懂大数据其实也并没有你想象中的那么难，具体的你应该明确三个点。
首先：兵马未动粮草先行，准备很重要
对于小白学大数据或者是想进入大数据领域的求学者，需要了解的第一件事不是各种组件框架，也不是各种编程语言基础。而是了解大数据都包含哪些内容，明确自己究竟是否要进入这个行业。
对于很多小白和跨行业转型者，他们选择学习大数据在很大程度上是看中了大数据的前景，但是对于大数据究竟是什么、究竟有着怎样的应用、在学习过程中要学什么，都一无所知，而且最最重要的是很多时候，他们并不了解自己究竟喜不喜欢这个行业，究竟能否在这个行业坚持学习下去。
这两点，看似简单但却影响深远，不弄清楚大数据是什么，你就没有学习的方向。不搞明白自己喜不喜欢大数据这个行业，就缺少了学习的动力。因此，想要高效的完成大数据的学习，就必须提前做好充足的准备。
其次：如何学习?怎样学习?
学习要有方法，要有持之以恒的态度。对于小白学习大数据，最好不要选择自学，这样学习的效率太低。
大数据并不是一个单一的概念，与java这样的编程语言并不相似，其本身更像是一个方法论，包含的内容很多。像java、python、hadoop、spark等都要学习，若无人指导，会遇到很多的问题，且面对着纷繁复杂的知识点，小白自学的话也不易形成系统的知识体系。因此，小白学习大数据的最优方式还是报班学习更为合适。
小白学习大数据的课程，从java、linux开起，逐步深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等知识点，能够保障小白形成完整的知识体系。另外，这里还有四大实训项目与课程相互匹配，能够高效的、快速的提升小白的实操能力。
“劈柴不照纹，累死劈柴人”，小白学习大数据想要快速完成转型，就必须找对方法。
最后：持之以恒，不忘初心
小白学习大数据的路程必定不会很容易，在学习的过程中会遇到各种各样的问题，因此，就需要小白保持积极的心态，去面对遇到的各种问题。让自己不忘初心，持之以恒的学习。
大数据的未来前景可期，入行的人也非常的多，而如何快速的完成转型，如何快速的进入大数据领域，就需要转型者、小白去进行深刻的思考。其实，对于小白学习大数据需要注意的点有很多，但无论如何，既然你选择了进入大数据行业，那么便只顾风雨兼程。正所谓不忘初心、方得始终，学习大数据你最需要的还是一颗持之以恒的心。
1、语言基础
Java：掌握javase知识，多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以，不需要深入掌握。
Linux：系统安装（命令行界面和图形界面）、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等。
Python：基础语法，数据结构，函数，条件判断，循环等基础知识。
2、环境准备
这里介绍在windows电脑搭建完全分布式，1主2从。
VMware虚拟机、Linux系统（Centos6.5）、Hadoop安装包，这里准备好Hadoop完全分布式集群环境。
3、MapReduce
MapReduce分布式离线计算框架，是Hadoop核心编程模型。主要适用于大批量的集群任务，由于是批量执行，故时效性偏低。
4、HDFS1.0/2.0
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
5、Yarn（Hadoop2.0）
前期了解即可，Yarn是一个资源调度平台，主要负责给任务分配资源。Yarn是一个公共的资源调度平台，所有满足条件的框架都可以使用Yarn来进行资源调度。
6、Hive
Hive是一个数据仓库，所有的数据都是存储在HDFS上的。使用Hive主要是写Hql，非常类似于Mysql数据库的Sql。其实Hive在执行Hql，底层在执行的时候还是执行的MapRedce程序。
7、Spark
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其是基于内存的迭代式计算。Spark 保留了MapReduce 的优点，而且在时效性上有了很大提高。
8、Spark Streaming
Spark Streaming是实时处理框架，数据是一批一批的处理。
9、Spark Hive
基于Spark的快速Sql检索。Spark作为Hive的计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，可以提高Hive查询的性能。
10、Storm
Storm是一个实时计算框架，和MR的区别就是，MR是对离线的海量数据进行处理，而Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大数据框架的基础，它是集群的管理者。监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。
最终，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户
12、Hbase
Hbase是一个Nosql 数据库，是一个Key-Value类型的数据库，是高可靠、面向列的、可伸缩的、分布式的数据库，适用于非结构化的数据存储，底层的数据存储在HDFS上。
13、Kafka
kafka是一个消息中间件，在工作中常用于实时处理的场景中，作为一个中间缓冲层。
14、Flume
Flume是一个日志采集工具，常见的就是采集应用产生的日志文件中的数据，一般有两个流程。
一个是Flume采集数据存储到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming进行实时处理。
另一个流程是Flume采集的数据存储到HDFS上，为了后期使用hadoop或者spark进行离线处理。
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