大数据编程入门 大数据编程入门教程

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据编程入门的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据编程入门的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据怎么入门学习好？
2. 学习大数据开发学习步骤有哪些？

大数据怎么入门学习好？

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先给大家来张大数据体系学习图：

基本内容:

1、linux命令基础实战

大数据架构体系结构及开源组件介绍

Linux基本操作

学习大数据技术 分这么几个阶段

java基础一定要学，因为大数据底层的编程语言就是Java，还是在大数据一些应用功能也需要JAVA开发。

2学一门数据库 oracle或mysql ，我建议最好是mysql 因为后期大数据技术hive语法和mysql很像。

3 LINUX命令 一定要熟练掌握，因为大数据是跑在linux操作系统的。

4 学习一下hdfs mapreduce 原理

学习这些就差不多了。

我是一个有十年大数据开发经验的老兵，大鹏有什么大数据技术问题私信我。

大数据的入门学习有多条学习路线，可以根据自身的知识结构进行选择，并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始，然后是J***a、hadoop、Spark等，学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说，学习数据分析的工具如何使用，远比学习Hadoop更加实际。

大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要，如果在学习大数据的初期就能建立数据价值化概念，那么对初学者来说是一个莫大的推动力，如何能快速建立数据价值化概念呢？答案就是从数据分析开始。

数据分析并没有那么复杂，即使是没有多少计算机基础的人也可以入门数据分析，并不是所有的数据分析都需要通过机器学习的方式来完成，有很多工具能够方便的完成数据分析，而这些工具本身并不是特别复杂，比如Excel。Excel是一个功能强大的数据分析工具，在没有大数据概念的年代，Excel就在做数据分析的事情，虽然在大数据时代数据分析更加多样化，但是通过Excel能让入门者快速发现“数据之美”，完全可以通过Excel打开学习大数据的大门。

学习Excel可以从基本的函数开始学起，比如sum、count、Vlookup、sumif、countif、find等，这些函数的使用非常方便且功能强大，通过实验很快就能建立起数据分析的概念。Excel基本上能解决不少普通职场人的数据分析场景，几万条的数据分析使用Excel是没有压力的。

下一步学习就涉及到数据库的使用了，虽然目前大数据领域的非结构化数据占据着大部分的比例，但是目前大量的数据分析还是基于结构化数据进行的，所以学习一个数据库产品的使用就变得很有必要了，推荐学习一下Mysql数据库。掌握数据库之后，数据分析的数量就会有显著的提高，几百万条数据都是毫无压力的，相比于Excel来说，数据分析的量一下就得到了质的提高。

接着可以学习一下SPSS，SPSS是数据分析（统计）领域一个非常强大的工具，分析可以定制化，是一个比较常见的工具。在数据可视化方面可以学习一下Echarts，这是一个开源产品，功能也非常强大，同样可以进行定制化（程序化）。

学习数据分析一个比较麻烦的事情是数据从哪来？要想解决这个问题，就必须进行下个阶段的学习了，那就是Python编程，可以通过Python编写爬虫来爬取互联网上的海量数据，作为自己数据分析的基础。其实学习数据分析到中后期是绕不过编程的，掌握一门编程语言是非常有必要的，而Python就是数据分析最常见的编程语言之一。

数据分析涵盖的内容非常多，按照场景不同也有很多条分析路线，对于初学者来说可以***用递进式学习方式，这样会有更好的学习效果。

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

大数据技术想要入门是比较难的，如果是零基础的学员想要入门大数据的还是不太可能事情，最好是找一家靠谱的大数据培训机构进行系统的学习大数据基础，但是大数据的学习也不是谁都可以的，零基础的最好是本科的学历，因为大数据培训学习需要的逻辑思维分析能力比较强，也涉及到一些大学的数学算法，所以学历[_a***_]会高些，如果是有J***a基础的哪就另当别论了，大数据技术的培训学习，基本都是以J***a为基础铺垫的的，有一些J***a基础的话，相对来说就容易一些了，如果是直接想学大数据开发的话，Linux基础要有一些，然后就是大数据相关组件的学习和使用，以及他们之间各个有什么作用，数据***集聚合传输处理，各个组件在什么位置，有什么作用等，

一般都是Hadoop+zookeeper+Hive+Flume+Kafka+HBase+Spark+Flink

大数据培训内容：

1、基础部分：J***A语言 和 LINUX系统。

2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。

大数据学习是一件值得大家投资自己的事情，也是一件从长远发展来看比较不错的行业，但是咋这里小编还是要体提醒大家在决定大数据学习之前，一定要先对大数据和自己都有一个明确的认知，这样更有利于后期大数据的学习。

2020大数据学习路线

学习大数据开发学习步骤有哪些？

Basics

• 学习CS 基础课程

学习基础课程，如计算机体系结构、操作系统、编程语言、算法、计算机网络、离散数学、计算机组成原理、逻辑学等。

• 编码

• SQL

首先，我们要了解数据库的一些实现原理和内存的一些细节，然后我们要知道数据的高可用和数据***这些比较重要的话题，了解一下关系型数据库的一些实践和难点。

虽然有人会认为数据库与程序员无关，是 DBA 的事儿。但我坚信，数据库才真正是程序员的事儿。因为程序是需要和数据打交道的，所以程序员或架构师不仅需要设计数据模型，还要保证整体系统的稳定性和可用性，数据是整个系统中关键中的关键。

大数据课程

这个时候你可以过度到学习大数据的专业性课程中去，主要关注以下几点：

• 大数据算法：聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、决策树、支持向量机、贝叶斯分类、神经网络
• 数据分析工具：R语言、Matlab、SAS
• 大数据-云计算机相关：Openstack、Docker、SaaS、PaaS、Iaas
• 分布式计算：hadoop、HDFS、MapReduce、Yarn、pig、Hive、mahout、Spark、Storm、KAFKA集合、MLLib等。
  

实践出真知

最后还是需要你不断去实践，在解决实际问题的过程中不断进步，不断成长。

到此，以上就是小编对于大数据编程入门的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据编程入门的2点解答对大家有用。