随着大数据技术在企业界如火如荼的实践，企业对组建大数据团队的迫切程度也也来越高，对与大数据相关高端人才的需求也越来越紧迫，那么大数据应该学习哪些知识呢。以下是小编为你整理的大数据的分析学习
Hadoop
可以说，hadoop几乎已经是大数据代名词。无论是是否赞成，hadoop已经是大部分企业的大数据标准。得益于Hadoop生态圈，从现在来看，还没有什么技术能够动摇hadoop的地位。
这一块可以按照一下内容来学习：
1、Hadoop产生背景
2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系
3、国内外Hadoop应用案例介绍
4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍
5、分布式系统概述
6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介
分布式文件系统HDFS
HDFS全称 Hadoop Distributed File System ，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，同时能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。为了实现流式读取文件系统数据的目的，HDFS放宽了一部分POSIX约束。
1、分布式文件系统HDFS简介
2、HDFS的系统组成介绍
3、HDFS的组成部分详解
4、副本存放策略及路由规则
5、NameNode Federation
6、命令行接口
7、Java接口
8、客户端与HDFS的数据流讲解
9、HDFS的可用性(HA)
工欲善其事必先利其器
学习大数据，对电脑的配置建议：i5、i7第六代起(*不是低电压版)，内存16G起，安装固态硬盘。
笔记本便携，台式机相同价位配置更好，根据个人需要选择。
大数据相对而言自学门槛较高。网上教程不少，为了尽快学会能在工作中运用的知识和技术，应当如何选择才能避免弯路?
你需要寻找一个以“学以致用”为目标的大数据学习路线图。
外行看热闹内行看门道。一份能指导程序员找到高薪大数据岗位工作的学习路线图，应该是重视基础、强调实战、紧跟企业需求的。
在选定学习路线图的时候，不妨多了解制订学习路线图的学校是不是紧跟技术发展?有没有教学经验?教出来的学生就业状况如何?
有了大数据学习路线图，现在要做的就是按照路线图的顺序寻找教程了，这一步同样需要认真仔细挑选真正高品质的教程，视频、书籍不限。
学习过程中难免遇到疑难，多加几个学习群，跟同好交流探讨，也可以在懈怠的时候互相打气。
实战项目就是检验你学习成果的时候了。经过一段时间的学习，你已经有了经验，项目的寻找难度并不大，这里不再赘述。
大数据处理技术怎么学习
首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢?只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到*工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
需要学会精通Spark内核
1、精通Spark内核系列课程1：Spark的架构设计
1.1 Spark生态系统剖析
1.2 Spark的架构设计剖析
1.3 RDD计算流程解析
1.4 Spark的出色容错机制
2、精通Spark内核系列课程2: Spark编程模型
2.1 RDD
2.2 transformation
2.3 action
2.4 lineage
2.5宽依赖与窄依赖
3、精通Spark内核系列课程3: 深入Spark内核
3.1 Spark集群
3.2 任务调度
3.3 DAGScheduler
3.4 TaskScheduler
3.5 Task内部揭秘
4、精通Spark内核系列课程4: Spark的广播变量与累加器
4.1 广播变量的机制和使用*实践
4.2累加器的机制和使用的*实践
5、精通Spark内核系列课程5：核心源码剖析
5.1，RDD的设计和源码实现;
5.2，Spark作业提交过程源码剖析;
5.3，Spark的Task执行过程源码剖析;
5.4，Spark的Scheduler模块源码剖析;
6、精通Spark内核系列课程6：RDD内幕揭秘
6.1，如何建立RDD之间的关系;
6.2，细说RDD的transformation之reduceByKey、groupByKey等
6.3，细说RDD的transformation之join、sortByKey等
6.4，揭秘combineByKey;
7、精通Spark内核系列课程7： Job内幕揭秘
7.1 从部署层次细说Job的部署和执行细节;
7.2 Job的逻辑执行和物理执行;
7.3 复杂的Job的实现;
7.4 Job的物理执行内幕;
7.5 生产和提交Job的内幕;
8、精通Spark内核系列课程8：Shuffle内幕揭秘
8.1 Shuffle的工作机制;
8.2 细说Shuffle操作;
8.3 深入解析Shuffle的Write操作;
8.4 深入解析Shuffle的Read操作;
8.5 Shuffle的性能优化;
9、精通Spark内核系列课程9：Spark集群工作内幕揭秘
9.1 Job的提交和接收内幕揭秘;
9.2 Task内幕揭秘;
9.3 从集群工作的角度看Shuffle;
10、精通Spark内核系列课程10：Cache和Checkpoint内幕揭秘
10.1 Cache的内部实现揭秘;
10.2 CheckPoint内部实现揭秘;
11、精通Spark内核系列课程11：Broadcast内幕揭秘
11.1 Broadcast的实现揭秘;
11.2 生产环境下的Broadcast;
