大数据需要学哪些内容？好不好学
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大数据需要学哪些内容？首先，你必须学习编程语言。学完编程语言后，一般可以学习课程的大数据部分。专业的大数据课程有Linux、Hadoop、Scala、HBase、Hive、Spark等，想要完整的学习大数据，这些课程必不可少。
大数据需要学哪些内容？
大数据需要经历八个学习阶段，即：
第一阶段：静态网页基础(HTML+CSS)。难度：1星;主要技术包括：常用的HTML标签、CSS常用的布局、样式、定位等，静态页面的设计与制作方法等；
第二阶段：JavaSE+JavaWeb。主要技术包括：java基本语法、java面向对象；
第三阶段：前端框架。主要技术包括：JavaScript、Jquery、一起使用的注解反射、XML与XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui；
第四阶段：企业级开发框架。主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j集成、myBatis、struts2、Shiro、redis、Activity流程引擎、爬虫技术nutch、lucene、webService CXF、Tomcat集群与热备、MySQL读写分离；
第五阶段：初识大数据。主要技术包括：大数据第一部分、Linux常用命令、Linux Shell编程、Hadoop介绍、HDFS、MapReduce应用、Hadoop高级应用、扩展；
第六阶段：大数据数据库。主要技术包括：Hive介绍、Hive Shell编程、Hive高级应用、hbase介绍、Hbase SHELL编程、Hbase模块详解、HBASE高级特性；
第七阶段：实时数据采集。主要技术包括：Flume日志采集、KAFKA介绍、KAFKA详解、KAFKA进阶使用、数据可视化、STORM介绍、STROM开发、STORM进阶、KAFKA异步发送和批量发送时效、KAFKA全局消息有序、STORM多并发优化；
第八阶段：SPARK数据分析。主要技术包括：SCALA入门、SCALA进阶、SCALA进阶使用、SPARK入门、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK进阶、SPARK高级编程、SPARK高级应用、SPARK ML KMEANS算法、SCALA隐式转换高级特性。
大数据好不好学？
1.对于有开发经验的同学，学习大数据相对容易。比如你现在是做JAVA开发的，那么你转行做大数据做JAVA大数据开发，只需要把大数据框架和相关的大数据技术学好，辅以一定的项目练习，就可以了基本上工作；如果你现在是做Python开发，也只需要学好大数据框架和相关技术，辅以相关项目，就可以在Python中工作了。数据开发。
2.如果是零基础，学习能力一般，理解概念会慢一些。比如学习JAVA面向对象的时候，这部分同学会比较迷茫，但是只要肯付出，肯多问，肯琢磨，也能取得不错的成绩。
3、零基础学习能力很强，比如211、985高校毕业，相对来说还是比较容易学的。
不管学习条件如何，想要学好大数据都是需要时间和精力的。
如何学好大数据？
1、首先要抱着学习的心态：
什么是学习心态？不要认为自己学不会、很难学、学不会。任何事情，只要努力就会有收获，所以一定要有良好的学习态度。
其次，你需要知道什么是大数据技术：
简而言之，挖掘技术可以从大数据中提取大价值。从专业上讲，它是基于特定的目标，从数据采集与存储、数据筛选、算法分析与预测、数据分析结果展示，辅助做出最正确的决策。数据级别通常在PB以上，复杂度空前。
综上所述，大数据需要学哪些内容的介绍就先分享到这里，大数据需要学习的内容比较繁杂，需要付出更多的时间和精力用心学习。
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