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学习大数据需要以下几个方面的基础：

1、 编程语言基础

2、 Linux系统的基本操作

3、 数据库

4、 Hadoop架构基础

5、 机器学习

一、编程语言基础

新手学大数据，首先要具备的是编程语言基础，如Java、C++等，要初步掌握面向对象、抽象类、接口、继承、多态和数据流及对象流等基础，编程语言在大数据中占据了不可逾越的地位，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。

二、Linux系统的基本操作

Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分，大数据的组件都是在这个系统中跑的。重点是要学习一下Linux环境的搭建，搭建平台有Ubuntu、Centos。内容包括系统配置、系统安装、SSH、软件安装等。

三、数据库

只要跟数据打交道就离不开数据库，SQL语言是每个数据分析师必不可少的一项硬技能，当然，学习大数据SQL也是必经之路。

四、Hadoop架构设计

要学大数据，首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机，从而构建Hadoop集群，再建立spark开发环境，完成大数据环境的配置搭建。也是学习大数据的第一步。

Hadoop生态体系HDFS分布式文件系统；MapReduce分布式计算模型；Yarn分布式资源管理器；Zookeeper分布式协调服务；Habse分布式数据库；Hive分布式数据仓库；Sqoop大数据迁移系统；Spark的基本应用等，是大数据生态圈的组件和作用。

五、机器学习

要使得大数据相关内容得到应用，则必然会涉及大量机器学习及算法的内容，发挥出大数据的优势，让你的办公效率更快，更强。这也是大数据最大的优势所在，使得计算机性能得到最大的利用。

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