大数据培训课程视频

　　大数据在各行各业都有广泛的运用，现在我国的大数据人才仍处在匮乏状态下，如果你目前零基础、没有更适合的可发展方向，不妨选择大数据，只要找一个机构报班学习，未来会有不错发展的潜力和可能性。
 

　　大数据培训课程视频都说了哪些内容：

　　第一，要先学习java语言和linux系统，我们知道，java一共有三个不同的方向，不需要都学习，重点掌握javase就可以了。像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate等其实都是javaee方向的应用，用得不多，不过还是要学会怎么用java连接数据库、jdbc等也得掌握起来。之所以需要linux的学习主要是因为大多数跟大数据相关的软件，如hadoop、hive、hbase等等都是在linux上运行的，所以要了解不同大数据软件在linux上的运行环境和网络环境。

　　第二，大数据技术，要按照下面所说顺序去学：hadoop——Zookeeper——Mysql——Sqoop——Hive——Hbase——Kafka——spark。在诸多的软件当中hadoop很重要，许多人几乎将它直接等同于大数据，它包含hdfs、MapReduce、YARN等诸多组件，是数据存储的地方，就像电脑的硬盘、优盘一样，数据存储就在该软件上执行。Zookeeper被称为万金油，在安装hadoop的ha时候会用到它，hbase也会用到，它用来存放相互协作的信息。Mysql是数据处理工具，Mysql要掌握到什么程度呢?要懂得在linux内安装它运用它，同时还得进行简单权限配置，sqoop它是数据导入系统，对于sql语法来说hive就是一大神器，它能让数据处理的过程变得越发简单，不需要再费尽心思去编写MapReduce程序。Oozie它能够帮助大家管理hive、spark脚本的，而且还能反向检测程序的执行是否正确。hbase乃是hadoop生态体系当中的mosql，它能执行数据的重新排列。Kafka是比较好用的队列工具，队列工具是干什么的呢?就跟买票排队一样，做数据分析也需要进行分层排队处理。Spark主要的特色体现在能用来弥补MapReduce在处理数据上速度慢的缺陷。

　　第三，实操，大数据分析的实操难度很低，只要有大内存电脑并且将系统软件打开，获得一个曾经分析过的大数据展开反复分析，就能知道到底不同软件是在分析的哪个步骤去执行和展开的，如此就能达到更高效的分析、得到准确可视化结果。

　　总的来说，关于大数据培训课程的学习要从三个角度出发去把控，第一个就是java语言和linux系统，第二个则是大数据技术，第三需要结合这以上的方面去展开模拟实操，如此才能对大数据从业有更加完全的把握。