Java行业的人才一直供不应求，薪资水平也高，吸引了很多人学习Java大数据。 其中一些是计算机新手。 他们在想学习的同时，也担心学习好不好。 他们能学会吗？ 接下来给大家介绍一下学习Java大数据需要什么样的基础，需要做什么样的准备。

  学习入门知识

  这部分主要针对新手，在学习之前需要掌握基本的数据库知识。  MySQL数据库是DBMS（数据库管理系统），是最流行的关系型数据库管理系统（关系型数据库是一种基于关系型数据库模型的数据库，它使用集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据）。

  MongoDB 是 IT 行业中非常流行的非关系型数据库 (NoSQL)。 其灵活的数据存储方式深受当前IT从业者的青睐。 而Redis是一个开源的、网络支持的、基于内存的、键值对存储数据库。 两者都非常有必要了解。

  Java基础

  Java是目前使用最广泛的编程语言，其众多特性特别适合作为大数据应用的开发语言。

  Java 语言有两个特点：功能强大且易于使用。 跨平台的应用能力比C和C更容易上手，更容易上手，同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立性和可移植性、多线程、 动力学。 最重要的一点是Hadoop是用Java编写的。

  Scala 基础

  Scala 是一种多范式编程语言，其初衷是集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。 由于Scala运行在Java平台（Java虚拟机）上，并且兼容现有的Java程序，因此Scala可以很好地与基于JVM的大数据相关系统集成。

  Hadoop技术模块

  Hadoop 是一个开源软件框架，支持数据密集型分布式应用程序，并根据 Apache 2.0 许可协议发布。 可搭建大型数据仓库，对PB级数据进行存储、处理、分析、统计。 你可以选择一种编程语言，但Hadoop必须是大数据的必备。

  Hadoop项目实战

  当然，学完理论，就要开始实战了。  Hadoop项目实战有助于加深对内容的理解，锻炼实践能力。

  Spark技术模块

  Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。  Hadoop 提供了 Spark 没有的功能，例如分布式文件系统，而 Spark 为那些需要它的数据集提供实时内存处理。 所以学习Spark也是非常有必要的。

  大数据项目实战

  最后阶段提供了大数据实战项目，是对常用技能的系统应用，比如使用常用机器学习进行建模、分析、计算。 这是成为大数据工程师的重要一步。

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