如今，有不少人打算学习大数据，所以想提前了解学习的重点，那么下面小编给大家介绍大数据学习的重点是什么，一起来看看吧。
大数据学习的重点
一、Hadoop生态体系
Hadoop 是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。
Hadoop "栈"由多个组件组成。包括：
1、Hadoop分布式文件系统(HDFS)：所有Hadoop集群的默认存储层
2、名称节点：在Hadoop集群中，提供数据存储位置以及节点失效信息的节点。
3、二级节点：名称节点的备份，它会定期复制和存储名称节点的数据，以防名称节点失效。
4、作业跟踪器：Hadoop集群中发起和协调MapReduce作业或数据处理任务的节点。
5、从节点：Hadoop集群的普通节点，从节点存储数据并且从作业跟踪器那里获取数据处理指令。
二、Spark生态体系
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
三、Storm实时开发
Storm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。Storm简单，可以使用任何编程语言。Storm有如下特点：
1、编程简单：开发人员需要要关注应用逻辑，而且跟Hadoop类似，Storm提供的编程原语也很简单。
2、高性能，低延迟：可以应用于广告搜索引擎这种要求对广告主的操作进行实时响应的场景。
3、分布式：可以轻松应对数据量大，单机搞不定的场景。
4、可扩展： 随着业务发展，数据量和计算量越来越大，系统可水平扩展。
5、容错：单个节点挂了不影响应用。
6、消息不丢失：保证消息处理。
大数据要学的基础知识
1、学习Java
可以说是大数据最基础的编程语言。一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景。
二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS、Yarn、Hbase、MR、Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。
2、Python和Shell
shell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。
3、分布式计算
分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
4、分布式存储
分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。采用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
大数据处理的基本流程
一、数据收集
在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用易海聚采集软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。
二、数据预处理
大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
三、数据处理与分析
1、数据处理
大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。
MapReduce是一个批处理的分布式计算框架，可对海量数据进行并行分析与处理，它适合对各种结构化、非结构化数据的处理。分布式内存计算系统可有效减少数据读写和移动的开销，提高大数据处理性能。分布式流计算系统则是对数据流进行实时处理，以保障大数据的时效性和价值性。
2、数据分析
大数据分析技术主要包括已有数据的分布式统计分析技术和未知数据的分布式挖掘、深度学习技术。
分布式统计分析可由数据处理技术完成，分布式挖掘和深度学习技术则在大数据分析阶段完成，包括聚类与分类、关联分析、深度学习等，可挖掘大数据集合中的数据关联性，形成对事物的描述模式或属性规则，可通过构建机器学习模型和海量训练数据提升数据分析与预测的准确性。
四、数据可视化与应用环节
数据可视化是指将大数据分析与预测结果以计算机图形或图像的直观方式显示给用户的过程，并可与用户进行交互式处理。
数据可视化技术有利于发现大量业务数据中隐含的规律性信息，以支持管理决策。
数据可视化环节可大大提高大数据分析结果的直观性， 便于用户理解与使用，故数据可视化是影响大数据可用性和易于理解性质量的关键因素。
