nosql学习 nosql入门

大数据学习一般都学什么内容

大数据学习内容：

1、Java编程

Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！

（推荐学习：java入门程序）

2、Linux运维

企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的，因此，想从事大数据相关工作，需要掌握Linux系统操作方法和相关命令。

3、Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，HDFS和MapReduce是其核心设计，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，是大数据开发必不可少的框架技能。

4、Zookeeper

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

5、Hive

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。

6、Hbase

这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多

7、Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，通过集群来提供实时的消息。

8、Spark

Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

1. 大数据需要学习的内容包括但不限于：数据结构与算法、数据库技术、数据挖掘与机器学习、分布式系统、云计算、统计学等。

2. 这些内容是因为大数据处理需要用到大量的数据存储、处理和分析技术，同时也需要对数据进行深入的挖掘和分析，因此需要掌握相关的技术和知识。

3. 此外，随着大数据技术的不断发展，还需要不断学习和更新自己的知识，掌握新的技术和工具，以适应不断变化的市场需求

数据科学与大数据技术专业大一学什么

数据科学与大数据技术专业的大一学生主要学习以下内容：

数学基础：包括线性代数、高等数学、概率论和统计学等。

编程语言：学习编程语言是数据科学和大数据技术的基础，如Python、R、Java等。

数据科学基础：学习数据科学的基本理论和实践，包括数据清洗、数据可视化、数据预处理和数据挖掘等。

大数据技术：学习大数据技术的基础知识，包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。

数据分析与挖掘：学习数据分析与挖掘的基本算法和实践，包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树分析等。

数据安全与隐私：学习数据安全和隐私保护的基本知识，包括加密技术、数据隐私保护等。

此外，还需要学习计算机科学基础、操作系统、数据库系统等基础知识。不同的学校和专业可能会有一些差异，具体课程设置还需根据学校和专业的要求而定。