导读：操作步骤/方法【方法1】11、熟练使用SQL语言；22、熟练使用Hadoop、M/R、Hive、Storm等开发工具；33、熟悉Linux命令及Shell编程；44、对数据敏感，良好的逻辑分析能力，良好沟通能力和团队精神；55、熟悉Impala、Druid、Mdrill、ElasticSearch等大数据工具者优先；62.（1）Java语言基础7（2）HTML、CSS与JavaScript8（3）...
操作步骤/方法
【方法1】
1
1、熟练使用SQL语言；
2
2、熟练使用Hadoop、M/R、Hive、Storm等开发工具；
3
3、熟悉Linux命令及Shell编程；
4
4、对数据敏感，良好的逻辑分析能力，良好沟通能力和团队精神；
5
5、熟悉Impala、Druid、Mdrill、ElasticSearch等大数据工具者优先；
6
2.（1）Java语言基础
7
（2）HTML、CSS与JavaScript
8
（3）JavaWeb和数据库
9
阶段二、Linux&Hadoop生态体系
10
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
11
3.阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
12
（1）分布式计算框架
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Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（www.sina.com.cn）
14
（2）storm技术架构体系
15
Storm原理与基础、消息队列kafka、Res工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
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4.阶段四、大数据项目实战（一线公司真实项目）
17
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
18
阶段五、大数据分析—AI（人工智能）
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DataAnalyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
20
5.越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。
END
以上就是小编为大家介绍的大数据主要学些什么的全部内容，如果大家还对相关的内容感兴趣，请持续关注上海建站网！
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