大数据技术的发展，给大大小小的企业带来了不可估量的商业价值，那么作为一个热门技术，学习起来难吗？

当我们学习大数据时，分为三步:了解大数据及其就业前景，计算机语言编程，大数据技术框架。接下来，我们来看看大数据的学习难度。

一、了解大数据及其就业前景

1。什么是大数据

大数据，翻译成中文就是大数据，是指在一定时期内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察和发现能力以及流程优化能力。

IBM提出了大数据的“5V”特征:体量、多样性、价值、速度和保真度。

2。大数据的就业前景

①在国家政策的加持下，国内大数据技术的发展前景无疑是一片光明。

2有效利用大数据，会给大小企业带来很大的好处。

③目前大数据技术发展处于初级阶段，大数据基础设施不完善。随着科技的发展，基于大数据技术的应用越来越广泛，但这些行业缺乏完整的生态系统，需要更多的技术人才，尤其是高端人才去探索、拓展和发展。现在国内基础数据分析的人才缺口已经达到百万。

第二，学会编程

1.在使用大数据技术框架处理大数据时，我们需要使用一种编程语言来操作。目前几乎所有的大数据技术框架都是在Java的基础上运行的，所以要学习Java的编程。

2.Java本身就是一种强类型语言，通过严格的要求保证编译后的程序能够捕捉到调用错误，从而保证程序更加可靠。

3.Java具有极高的跨平台能力。

4.除了Java，在大数据技术的框架下，Kafka和Spark都是基于Scala编写的，所以我们还是要学习Scala语言；其次，Scala作为一种JVM语言，大数据生态系统的大部分组件都是用Java语言开发的，Scala可以和Java无缝混合，可以很好的融入大数据生态系统。

5.学习内容:JavaSE、JavaWeb、MySQL数据库和SQL语句、企业开发框架Spring、Spring mvc、SpringBoot、MyBatis和Scala语言学习。

第三，学习大数据技术框架

大数据难学，涉及面广，制约了大数据的普及。现在我们需要一种技术，将大数据开发中一些常见的、可复用的代码和算法封装成类库，以降低大数据的学习门槛和开发难度，提高大数据项的开发效率，于是就有了专门处理大数据的技术框架。

1。在学习大数据技术框架之前，您需要学习三个部分，以便更好地使用大数据技术框架。

(1) Linux系统，现在大部分大数据技术处理平台都是基于Linux系统开发和使用的，所以你需要先学习Linux系统，再学习大数据技术框架。

② CentOS，全称“社区企业操作系统”，由RHEL发布的源代码根据开源代码条例编译而成。CentOS不包含闭源软件，因此CentOS不仅可以免费使用，还可以享受CentOS提供的免费长期升级更新服务。这是一个很大的优势。目前互联网公司的linux服务器大多选择CentOS操作系统。

③ Maven是一款自动化构建工具，专注于Java平台的项目构建和依赖管理。

2。大数据技术生态主要研究Hadoop、Spark、Flink。

① Hadoop

A.Hadoop是一个高可靠性、高扩展性、高效率、高容错性、低成本的软件框架。

B.Hadoop因其在数据提取、变形和加载(ETL)方面的天然优势，可以广泛应用于大数据处理应用。

C.Hadoop的分布式架构使得大数据处理引擎尽可能的靠近存储，相对适合ETL等批量操作，因为这类操作的批量结果可以直接上存储。

D.Hadoop的MapReduce函数实现了对单个任务进行拆分，将碎片化的任务(Map)发送到多个节点，然后以单个数据集的形式加载到数据仓库中。

E.深入研究Hadoop生态系统中的诸多组件，如MapReduce、Yarn、Hbase、MongoDB、Redis、Flume、Kafka、Hive、ES、Oozie等。

②火花

Apache Spark是专门为大规模数据处理设计的快速通用计算引擎。火花有三个主要特征:

A.高级API将注意力从集群本身剥离，Spark应用程序开发人员可以专注于应用程序需要进行的计算本身。

B.Spark速度很快，支持交互式计算和复杂算法。

C.Spark是一个通用引擎，可以用来完成各种操作，包括SQL查询、文本处理、机器学习等。在Spark出现之前，我们一般需要学习各种引擎来分别处理这些需求。

③弗林克

Flink core是一个流数据流执行引擎，为数据流的分布式计算提供数据分发、数据通信和容错机制。

大数据的知识涉及面比较广，学习内容会比较多。当然，大家都是循序渐进的开始学习大数据技术涉及的各种知识，学习大数据不会很难。毕竟，努力是有回报的。