大数据需要学习的内容：1、Java编程技术；2.Linux命令；3、 Hadoop4、 蜂巢5.Avro和protobuf；6、 动物园管理员7、 HBase8.Phoenix等人。

大数据主要学习内容

第一阶段：大数据前沿知识和Hadoop简介、大数据前言知识简介、课程简介、Linux和unbuntu系统基础、Hadoop单机安装配置和伪分发模式。

第二阶段：Hadoop部署高级。Hadoop集群模式构建，Hadoop分布式文件系统HDFS深入分析。使用HDFS提供的API操作HDFS文件。MapReduce概念和想法。

第三阶段：大数据导入和存储。MySQL数据库的基本知识和hive的基本语法。Hive的架构和设计原则。配置单元部署安装和案例。Sqoop安装和使用。Sqoop组件导入到hive中。

第四阶段：HBase理论与实践。HBase简介。安装和配置。HBase数据存储。项目实践。

第5阶段：sparer配置和使用场景。scala的基本语法。Spark的引入和发展历史，Spark stant是一种单独的模式部署。sparkrdd的详细说明。

第六阶段：星火大数据分析原理。Spark内核，基本定义，Spark任务调度。Sparkstreaming实时流计算。Sparkmlib机器学习。Sparksql查询。

大数据专业就业方向

大数据专业是帮助企业从数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘、就业导向、数据开发与管理、企业管理、城市环境治理等方面掌握大数据应用中各种典型问题的解决方案的专业。

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