大数据的核心技术有哪些

　　大数据的核心技术有哪些？随着互联网的快速发展，大数据已在各行各业得到普遍应用，但大数据人才非常稀缺，严重供不应求，想转行大数据的也纷纷开始研究大数据技术，大数据核心技术有哪些呢？ 　　大数据与之前的数据处理相比，区别就是数据量增大了。因此大数据核心应该是一些有别于传统的，适合大量数据处理的工具。如分布式计算的hadoop，spark，storm，分布式文件系统hdfs，分布式消息队列例如kafka，非关系型数据库例如redis，hbase。基本上，大数据处理可以概括为：针对特别大量的数据，采用分布式计算工具处理数据。

　　我们用光环大数据培训的课程为例来了解下大数据核心技术有哪些、以及要掌握哪些技能：

　　光环大数据的大数据培训课程分为如下几个阶段：

　　第一阶段：java核心学习

　　学习内容：Java核心内容

　　学习目标：掌握数据类型与运算符，数组、类与对象；掌握IO流与反射、多线程、JDBC。

　　完成目标：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。

　　第二阶段:JavaEE课程大纲

　　学习内容：JavaEE核心内容

　　学习目标：Mysql数据基础知识，Jdbc基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Javascript核心语法

　　完成目标：京东电商网站项目、2048小游戏。

　　第三阶段：Linux精讲

　　学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed

　　学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可大网站并发访问量，保证服务不间断

　　完成目标：Linux环境搭建、shell脚本小游戏贪吃蛇。

　　第四阶段：Hadoop生态体系

　　学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie

　　学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。

　　完成目标：微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析

　　第五阶段：Storm实时开发

　　学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据

　　学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。

　　完成目标：实时处理新数据和更新数据库，处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。

　　第六阶段：Spark生态体系

　　学习内容：Scala函数、SparkSQL、机器学习

　　学习目标：熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用，挖掘出其中有价值的数据。

　　完成目标：使用Spark处理离线数据、使用SparkStreaming完成实时计算。

　　第七阶段：大数据项目实战

　　学习内容：大型综合性大数据项目

　　学习目标：能够综合运用大数据知识进行非结构化数据开发、分析，能够开发大型项目。

　　完成目标：某大型网站日志分析，移动业务感知分析，实时检测车辆超速项目，实时非法网站检测项目

　　了解了大数据的核心技术，接下来就看你自己的努力了！

　　大数据培训，就选光环大数据！

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