隨著互聯網技術的發展，2018年許多新型技術行業被大家所認可，如大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等。其中大數據開發工程師更是深受程序員的青睞，大數據培訓機構也層出不窮。那么大數據學習培訓哪家好成為當下眾多大數據愛好者的一個難題。近期，經常聽到這樣一句特別豪氣的話“我家里有礦”!對于數據而言，沒有大數據技術的數據一無是處，但經過大數據技術處理的數據，就是金礦，價值連城!

面臨能將“礦”玩弄于股掌之間的大數據技術，誰能坐懷不亂?誰又能忍心放棄這個難得的機遇呢?那么問題來了，該如何學習大數據技術呢?學習是一項很好的技能，但也需要循序漸進!

所謂的大數據，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。那么對于大數據的價值，我們是否真正了解的很清楚?如果你還處于一個云里霧里的狀態中，現在就跟隨中培小編一起來看看。

中培大數據培訓老師分享學習大數據的方法，學習大數據的頭一步：打好基礎，比高逼格的大數據技術更重要!而基礎知識就是：編程語言和linux操作系統。大數據時代的來臨，首先由數據豐富度決定的。社交網絡興起，大量的UGC內容、音頻、文本信息、視頻、圖片等非結構化數據出現了。另外，物聯網的數據量更大，加上移動互聯網能更準確、更快地收集用戶信息，比如位置、生活信息等數據。從數據量來說，已進入大數據時代，但硬件明顯已跟不上數據發展的腳步。

以往大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，而提及“大數據”，通常是指解決問題的一種方法，并對其進行分析挖掘，進而從中獲得有價值信息，最終衍化出一種新的商業模式。接下來就是大數據技術的兩大生態系統：Hadoop生態系統和spark生態系統

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平臺幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面，MapReduce是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。YARN是體現Hadoop平臺概念的重要組件有了它大數據生態體系的其它軟件就能在hadoop上運行了，這樣就能更好的利用HDFS大存儲的優勢和節省更多的資源比如我們就不用再單獨建一個spark的集群了，讓它直接跑在現有的hadoop yarn上面就可以了。Spark：它是用來彌補基于MapReduce處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

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