大數據這個詞在互聯網行業中的熱度持續走高，各大互聯網公司都將大數據納入戰略規劃中;國務院和政府報告中也多次提到“大數據”，將大數據上升為國家戰略;最近發布的13個新行業中，大數據工程技術人員也在其中。由此可見，大數據在未來的互聯網發展中有著不可估量的作用。大數據為什么這么火呢?以今日頭條、小紅書、抖音等大熱的APP為例，通過大數據算法，給用戶推送他們關注的內容，能夠更快實現爆發式增長。各大電商平臺也通過大數據分析，精準定位，大大提升了消費者購買率。大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要約3個月的時間;然后進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。

首先，讓我們來了解一下，大數據需要學習哪些技術?

1、Java——Java可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序，是大數據學習的基礎;

2、Linux——大數據開發通常在Linux環境下進行;

3、Hadoop——分布式系統基礎架構，用戶可以充分利用集群的威力進行高速運算和存儲;

4、Avro與Protobuf——數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型;

5、HBase——分布式的、面向列的開源數據庫，是一個適合于非結構化數據存儲的數據庫;

6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要組件;

7、Hive——基于Hadoop的一個數據倉庫工具 ;

8、phoenix——用Java編寫的基于JDBC API操作HBase的開源SQL引擎;

9、Redis——key-value存儲系統;

10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸的系統;

11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架;

12、Kafka——一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統;

13、Spark——專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎 ;

14、Scala——大數據開發重要框架的編程語言;

15、Azkaban——可完成大數據流任務調度;

16、Python與數據分析——可用于數據采集、數據分析以及數據可視化;對于沒有基礎的人來說，學大數據難嗎?

如果是計算機專業的學生，學大數據相對來說還是有一定基礎的，會比非計算機專業的人士好很多。由于現在各大高校幾乎沒有大數據專業，想學大數據的話，到計算機培訓機構學習效果會更好。而沒有任何計算機相關基礎的，想要學習大數據，難度還是很高的。因為培訓機構的培訓學習期一般都是4-6個月，要想在這短短的時間內學有所成，要付出的努力肯定要比別人多非常多!一旦在學習中有怠慢心理，那么培訓結束后的學習成果肯定會比別人差很多。

當然，除了個人的努力之外，選擇好的培訓機構也是十分重要的，這決定了你在這段時間內的學習是否有效、有用。建議在選擇培訓機構時，一定要多方面了解該培訓機構的資質，不要隨意聽信宣傳而導致誤選，畢竟學習成本高，只有真正學到知識了，花費才是值得的。