大数据时代已经到来，许多人都意识到了这一点。那么，如果没有大数据方面的主要背景，你怎么能接触到这个新的职业呢？大数据需要学习哪些技术/专业知识？

 首先，让我们看看大数据需要学习哪些技术。

 1.Java——Java可以编写桌面应用程序、网络应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序，这是大数据学习的基础。

 2.大数据开发通常在Linux环境下进行；

 3.Hadoop-分布式系统基础设施，用户可以充分利用集群的力量进行高速计算和存储；

 4.Avro和Protobuf数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型；

 5.hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库，是一个适合非结构化数据存储的数据库；

 6.动物管理员——Hadoop和Hbase的重要组成部分；

 7.hive——一个基于Hadoop的数据仓库工具；

 8.凤凰城——一个基于JDBC应用编程接口操作糖化血红蛋白的用Java编写的开源SQL引擎；

 9.再贴现键值存储系统；

 10.水槽——一个高度可用、高度可靠和分布式的系统，用于收集、聚集和传输大量原木；

 11.SSM——春天、春天、微软和我的三个开源框架；

 12.卡夫卡——一个高通量分布式发布和订阅消息系统:

 13.火花——一种快速通用的计算引擎，专为大规模数据处理而设计；

 14.Scala，大数据开发重要框架的编程语言；

 15.阿兹卡班——能完成大数据流的任务调度；

 16.Python和数据分析——可用于数据收集、数据分析和数据可视化；

 对于没有基本知识的人来说，学习大数据有困难吗？

 如果你是计算机专业的学生，学习大数据是相对基础的，比非计算机专业好得多。由于主要大学几乎没有大数据专业，如果你想学习大数据，你可以在计算机培训机构学习得更好。没有任何与计算机相关的基础，学习大数据仍然非常困难。因为培训机构的培训周期通常是4-6个月，如果你想在这么短的时间内取得成功，你必须比别人付出更多的努力。一旦有了轻微的学习心态，训练后的学习效果肯定会比其他人差得多。

 当然，除了个人努力之外，选择一个好的培训机构也很重要，这决定了你在这段时间的学习是否有效和有用。建议在选择培训机构时，必须了解该机构在许多方面的资质，不要随意听取宣传，否则会导致错误的选择。毕竟，学习成本很高。只有当一个人真正学到了知识，代价才是值得的。