学习大数据需要掌握什么语言基础？
1、Java基础
大数据框架90%以上都是使用Java开发语言，所以如果要学习大数据技术，首先要掌握Java基础语法以及JavaEE方向的相关知识。
2、MySQL数据库
这是学习大数据必须掌握的知识之一。数据的操作语言是SQL，因此很多工具的开发目标就是能够在Hadoop上使用SQL。
3、Linux系统
大数据的框架都是安装在Linux操作系统上，因此熟练掌握Linux相关知识也是学习大数据的基础知识。
大数据的学习不能仅仅停留在理论的层面上，大数据的方向的切入是全方位的，基础语言的学习只是很小的一个方面，编程落实到最后到编程思想，有了指导思想学习起来就能方便很多。
目前企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：
① 初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。
② 挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。
③ 开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。
④ 产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。四类岗位的数量和占比见下图。
大数据需求越来越多，国家也在开设相关岗位，从2018年开始就逐年较大的增长。
此时报考大学的学生和家长也对大数据，人工智能非常感兴趣，大数据连续3年进了前5，而且学历主要是本科就可以。
可以预见的将来这几年，这真的是一个朝阳行业，而且现在缺口很大。
大数据工程师的技术要求如下：
1、掌握至少一种数据库开发技术：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理；
2、熟悉Linux系统常规shell处理命令，灵活运用shell做的文本处理和系统操作；
3、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，重点考察Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase；
4、熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，重点考察Java、Python、Perl；
5、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理；
6、掌握实时流计算技术，有storm开发经验者优先。
数据工程师的目标着眼于全局和开发。数据工程师建立自动化系统和模型数据结构以使数据得到有效处理。数据工程师的目标是创建及开发表和数据管道，以支持分析仪表板和其他数据客户(如数据科学家、分析师和其他工程师)。与大多数工程师很相似，有很多设计、假设、限制和开发，能够创建某种最终的强健系统。这个系统可能是一个数据仓库和ETL或者流式管道。
分析不同行业， 我们发现，大数据岗位需求分布在各行各业，主要还是在计算机软件和互联网最多，也有可能是这个招聘软件决定的，毕竟Boss直聘还是以互联网行业为主。
来看看哪些公司在招聘大数据相关岗位，从这个超过15的数量来看，华为，腾讯，阿里，字节，这些大厂对这个岗位的需求量还是很大的。
那么这些岗位都需要什么技能呢？Spark，Hadoop，数据仓库，Python，SQL，Mapreduce，Hbase等等
根据国内的发展形势，大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年，三四线城市的人才需求也会大增。
大数据学习路线以及资源：
开发入门：Linux入门 → MySQL数据库
核心基础： Hadoop
数仓技术： Hive数仓项目
PB内存计算： Python入门 → Python进阶→ pyspark框架 → Hive+Spark项目
在选择培训机构之前，可以先学习一下大数据基础的教程，看看到底自己能不能掌握~
本套教程一网打尽了大数据必学的
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让零基础同学一站式入门
直通大数据核心技术
这套大数据新教程基于Hadoop、Hive、云平台等技术带领大家由浅入深的进入大数据领域，一起体验大规模数据计算的魅力。
基于零基础学习的内容设计，提供了丰富的补充知识点供零基础学员进行前置学习。
作为2023年全新的大数据入门课程，课程内容采用全新的技术栈体系。基于Hadoop3.3.4、Hive 3.1.3、阿里云和UCloud云平台，为同学们打造一门大数据Hadoop生态体系的入门课程，但又不仅仅只是Hadoop。
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课程特色
• 理论+实战完美结合：本套教程采用“理论+实战”的形式，全面介绍了大数据Hadoop、Hive离线开发的相关知识；
• 有内容也有深度：课程采用“入门+提高”的内容设计，入门知识和高阶知识相互独立，先全面入门，后全面进阶，循序渐进让大家学有所成；
• 结合当下热门的云平台（阿里云、UCloud）为大家带来《云原生大数据开发》：基于Hadoop3.3.4、Hive 3.1.3、阿里云和UCloud云平台，采用全新的技术栈体系。
适合人群
＞零基础：小白入门到高阶，再到精通
＞进阶者：有经验的工程师巩固拓展
＞探索者：感兴趣者领略大数据魅力
第一阶段 大数据开发入门
学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。
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第二阶段 大数据核心基础
学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。
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Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
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第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
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本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
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第四阶段 PB内存计算
学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通（19天全）
python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
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2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
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3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
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4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台
