大数据的学习中你需要掌握的十二大技术
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是tb级，甚至是pb或eb级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前it领域热门流行的it技术。
想要学好大数据需掌握以下技术：
1. java编程技术
java编程技术是大数据学习的基础，java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握java基础是必不可少的！
2.linux命令
对于大数据开发通常是在linux环境下进行的，相比linux操作系统，windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握linux基础操作命令。真正的大数据工程师，linux命令是横着写很长，不是一句一句执行的，尤其是大数据工程师需要检测cpu，内存，网络io等各种开销，就需要掌握各种命令，命令主要分为这几种，一是查看各种进程的相关信息，其中包括cpu或者内存等从高到底，或者是前十等等。二是排查故障，结合linux和java的各种命令快速定位到问题出现的关键地方。三是排除系统长时间使用过慢原因等。
3.hadoop
hadoop是大数据开发的重要框架，hadoop分hdfs和map/reduce，hdfs是hadoop的主要分布式存储。一个hdfs集群主要由一个namenode（管理文件系统的元数据）和存储实际数据的datanode组成。hdfs为海量的数据提供了存储，实现了存取优化。hadoop的mapreduce是一个软件框架，为海量的数据提供了计算，可方便地编写应用程序处理大量的数据（多是tb数据集），因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握hadoop集群、hadoop集群管理、yarn以及hadoop高级管理等相关技术与操作！
4.hbase
hbase是hadoop的数据库，hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它提供了随机，实时读/写访问大数据，并进行了优化承载非常大的数据表 - 数十亿行乘以百万列 -，实现服务器硬件之上集群。不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，在其核心apache hbase是一个分布式的面向列的数据库，属于谷歌的bigtable：apache hbase在hadoop和hdfs之上提供了类似于bigtable的能力。大数据开发需掌握hbase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
5.hive
hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，方便简单的数据汇总工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为mapreduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。同时，这语言也可以让传统的map / reduce程序员嵌入他们的自定义maperhe reducer.对于hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
6.zookeeper
zookeeper是hadoop和hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，一种集中式的服务（负载平衡器），提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，并提供团体服务。apache zookeeper协调运行在hadoop集群上的分布式应用程序。在大数据开发中要掌握zookeeper的常用命令及功能的实现方法。
7.phoenix
phoenix是用java编写的基于jdbc api操作hbase的开源sql引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。
8.avro与protobuf
avro与protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。
9.cassandra
apache cassandra是一个高性能，可扩展性和高线性可用的数据库，可以运行在服务器或云基础设施上，为关键任务数据提供完美的平台，。 cassandra支持多个数据中心之间复制是同类产品中最好，为用户提供更低的延迟，甚至不惧怕停电。 cassandra的数据模型提供了便利的列索引，高性能试图和强大的内置缓存。
10.kafka
kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现！
11.chukwa
是一个开源大型分布式系统的数据采集监视系统。它是建立在hadoop分布式文件系统（hdfs）和map/ reduce框架之上，并继承了hadoop的可伸缩性和健壮性。 chukwa还包括一个灵活而强大的工具包，用于显示，监测和分析结果，以便做出最佳地使用所收集的数据。
12.flume
flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
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1. java编程技术
java编程技术是大数据学习的基础，java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握java基础是必不可少的！
2.linux命令
对于大数据开发通常是在linux环境下进行的，相比linux操作系统，windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握linux基础操作命令。真正的大数据工程师，linux命令是横着写很长，不是一句一句执行的，尤其是大数据工程师需要检测cpu，内存，网络io等各种开销，就需要掌握各种命令，命令主要分为这几种，一是查看各种进程的相关信息，其中包括cpu或者内存等从高到底，或者是前十等等。二是排查故障，结合linux和java的各种命令快速定位到问题出现的关键地方。三是排除系统长时间使用过慢原因等。
3.hadoop
hadoop是大数据开发的重要框架，hadoop分hdfs和map/reduce，hdfs是hadoop的主要分布式存储。一个hdfs集群主要由一个namenode（管理文件系统的元数据）和存储实际数据的datanode组成。hdfs为海量的数据提供了存储，实现了存取优化。hadoop的mapreduce是一个软件框架，为海量的数据提供了计算，可方便地编写应用程序处理大量的数据（多是tb数据集），因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握hadoop集群、hadoop集群管理、yarn以及hadoop高级管理等相关技术与操作！
4.hbase
hbase是hadoop的数据库，hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它提供了随机，实时读/写访问大数据，并进行了优化承载非常大的数据表 - 数十亿行乘以百万列 -，实现服务器硬件之上集群。不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，在其核心apache hbase是一个分布式的面向列的数据库，属于谷歌的bigtable：apache hbase在hadoop和hdfs之上提供了类似于bigtable的能力。大数据开发需掌握hbase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
5.hive
hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，方便简单的数据汇总工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为mapreduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。同时，这语言也可以让传统的map / reduce程序员嵌入他们的自定义maperhe reducer.对于hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
6.zookeeper
zookeeper是hadoop和hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，一种集中式的服务（负载平衡器），提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，并提供团体服务。apache zookeeper协调运行在hadoop集群上的分布式应用程序。在大数据开发中要掌握zookeeper的常用命令及功能的实现方法。
7.phoenix
phoenix是用java编写的基于jdbc api操作hbase的开源sql引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。
8.avro与protobuf
avro与protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。
9.cassandra
apache cassandra是一个高性能，可扩展性和高线性可用的数据库，可以运行在服务器或云基础设施上，为关键任务数据提供完美的平台，。 cassandra支持多个数据中心之间复制是同类产品中最好，为用户提供更低的延迟，甚至不惧怕停电。 cassandra的数据模型提供了便利的列索引，高性能试图和强大的内置缓存。
10.kafka
kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现！
11.chukwa
是一个开源大型分布式系统的数据采集监视系统。它是建立在hadoop分布式文件系统（hdfs）和map/ reduce框架之上，并继承了hadoop的可伸缩性和健壮性。 chukwa还包括一个灵活而强大的工具包，用于显示，监测和分析结果，以便做出最佳地使用所收集的数据。
12.flume
flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
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