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，需要学习哪些技术知识?
罗马不是一天建成的，大数据工程师也不是短时间能锻造的。想要成为大数据开发工程师，也要看你是否骨骼惊奇，天赋过人!在学习大数据之前，你还需要有一定的基础!
一、学习大数据需要的基础
1、java SE、EE(SSM)
90%的大数据框架都是Java写的
2、MySQL
SQL on Hadoop
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!
对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，让大家了解到目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手，其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享！
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
spark MLlib：机器学习库
pyspark编程：Python和spark的结合
以上就是大数据的学习路线，有兴趣的朋友，也可以了解下人工智能和物联网。
在不久的将来，多智时代一定会彻底走入我们的生活，有兴趣入行未来前沿产业的朋友，可以收藏多智时代，及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识，让我们一起携手，引领人工智能的未来
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