大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据技术必须学习linux吗的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据技术必须学习Linux吗的解答，让我们一起看看吧。
如果想学大数据，是一定要学习Java内容吗？
学习大数据也不一定非得学习JAVA，但是你一定要有一门编程语言基础，这样学习起来才会更加顺畅，周期才会更短，你会PHP,Python都可以，主要是你要有编程的思想，和编程的意识，其次是考虑哪门语言对学习大数据最有帮助，因为大数据很多插件都是基于J***a编写的，如果你是初始学习编程，那么就可以先从J***a开始，或者从Python爬虫学起，然后走数据抓取，数据分析也是很好的方向，只要努力坚持，总能成功的，加油！
学习大数据需要掌握一些常用的软件工具，如 hadoop、spark、Hive、Pig、Flume、Kafka 等。这些工具都可以帮助你处理海量数据。
学习大数据还需要了解一些基本的编程语言，如 Python、J***a、Scala。这些语言都有丰富的第三方库和工具可以帮助你处理大数据。
除了掌握软件和编程语言之外，还需要学习一些基本的数据分析知识，如统计学、机器学习、数据挖掘等。
可以看的书包括： -《Hadoop: The Definitive Guide》 -《Spark: The Definitive Guide》 -《Hadoop in Action》 -《Programming Hive》 -《Data Science from Scratch》 -《Data Mining: Concepts and Techniques》
1、现在就高校建立的数据科学与大数据技术专业来看，基础学科以数学和计算机科学为主，当然也有编程需要C和J***A，在实验课阶段有门课是hadoop，hadoop确实用J***A编写，如果你就读本专业，知识体系高校会给你考虑到。
2、你在培训机构通过培训学大数据，那么的确要把J***A玩转的，因为培训机构是实用操作和动手为主，而且很多大数据框架确实用J***A实现，比如hbase，hadoop等，还有最重要的，你做实战项目得需要后台吧？得需要web吧？对于这些J***A生态圈很都成熟。
3、很多大数据技术框架或者编程语言运行在J***A虚拟机，比如函数式编程Scala，实时大数据框架storm，流计算框架Flink，特别是阿里的大数据框架和后台基本都是J***A编写。
4、如果你专门从事大数据算法，机器学习算法可以不需要学习J***A，毕竟人的精力有限，学习C和Python就够了，把精力用在设计思想创新。
不一定非要学习J***a才能学习大数据。大数据涉及到许多技术和工具，J***a只是其中的一种编程语言。尽管许多大数据处理框架（如Hadoop和Spark）使用J***a开发，但您也可以使用其他编程语言（如Python、Scala等）来处理大数据。
下面是一些学习大数据的主要内容：
- 基本概念: 学习大数据的基本概念，如数据分析、数据挖掘、数据清洗、数据可视化等。
- 编程语言: 选择一种或多种编程语言学习，如Python、Scala、J***a。Python是一个广泛使用的语言，用于数据科学和大数据处理，许多大数据框架都支持Python。Scala同样适用于大数据处理，特别是与Apache Spark结合使用。
- 分布式计算框架: 学习大数据处理的主要框架，如Apache Hadoop（基于J***a的MapReduce编程模型）和Apache Spark（支持J***a、Scala和Python语言）。这些框架能够在分布式环境中处理和分析大量数据。
- No[_a***_]数据库: 了解NoSQL数据库的基本概念，掌握常见的NoSQL数据库，如MongoDB、Cassandra、HBase等。这些数据库适用于处理非结构化或半结构化数据。
- 数据仓库与数据湖: 学习数据仓库（如Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake）与数据湖（如Amazon S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage）的概念，了解它们在大数据处理中的作用。
- 数据处理工具与库: 学习使用数据处理工具和库，如Pandas、NumPy、Dask（Python库）进行数据分析和处理。
- 数据可视化: 掌握数据可视化工具和库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，将数据分析结果以图表形式展示。
- 机器学习: 学习基本的机器学习概念和算法，了解如何使用机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等）进行数据分析和预测。
总之，学习大数据并不一定要求学习J***a，可以根据个人兴趣选择合适的编程语言。关键是要掌握大数据处理的核心概念和技能，以便在实际工作中解决大数据问题。
学习大数据都需要掌握什么技术，本人只听过hadoop？
大数据的技能要求
此处我们来说说入门学习需要掌握的基本技能：
1、J***a
2、Linux命令
3、HDFS
4、MapReduce
5、 Hadoop
6、Hive
7、ZooKeeper
8、HBase
首先得搭建一个完全分布式集群，可以用vmware虚拟机。入门的话，首先得了解hadoop生态，数据存储hdfs，第一代计算框架mapreduce，***调度yarn，分布式协调服务zookeeper，***工具Common，分布式数据库hbase，数据仓库hive这些必不可少。
然后就是第二代计算框架spark，这里又包含了spark生态圈，数据挖掘spark mlib，数据分析sparkR，数据查询spark sql，实时计算spark straming。这些搞定之后，你就可以成为一个合格的大数据工程师了[呲牙]
大数据技术其实也有很多方向
1.etl方向，主要做数据转换，清冼等，需要掌握的技术etl,如 kettle,informatica,sqoop,datax等等
2.大数据运维方向，需要掌握linux,hadoop,hive,hbase,es等组件的安装运维调优
3.后台开发方向，需要J***A,PYTHON,各种大数据组件API
4.前端方向，数据可视化方向，如tableau,quickview,biee,js,vue.js等等
我们都知道现在学习大数据，Hadoop是其中一个必学的技术，简单来说，Hadoop是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一种方法。那Hadoop该学习哪些内容？需要了解什么呢？有Hadoop经典学习资料吗？
HDFS
HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统），它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
MapReduce
通俗说MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素末后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。
MapReduce的基本原理就是：将大的数据分析分成小块逐个分析，然后再将提取出来的数据汇总分析，从而获得我们想要的内容。当然怎么分块分析，怎么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。
关于Hadoop的使用方式：
感觉现在各个公司使用Hadoop的方式都不一样，主要我觉得有两种吧。
第一种是long running cluster形式，比如Yahoo，不要小看这个好像已经没什么存在感的公司，Yahoo可是Hadoop的元老之一。这种就是建立一个Data Center，然后有几个上千Node的Hadoop Cluster一直在运行。比较早期进入Big Data领域的公司一般都在使用或者使用过这种方式。
到此，以上就是小编对于大数据技术必须学习linux吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据技术必须学习linux吗的2点解答对大家有用。
