大数据技术的发展为大大小小的企业带来了不可估量的商业价值，那么作为一门当下炙热的技术学习起来难吗？

我们学习大数据时分为三个步骤：了解大数据及其就业前景、计算机语言编程、大数据技术框架，接下来让我们一起来看看学习大数据难不难。

一、了解大数据及其就业前景

1、什么是大数据

Big Data，翻译成中文就是大数据，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

IBM提出了大数据“5V”特点：Volume、Variety、Value、Velocity、Veracity。

2、大数据就业前景

①　在国家政策的加持下，国内大数据技术发展前景无疑是光明的。

②　有效地利用大数据会使大大小小的企业产生不小的效益。

③　现在的大数据技术发展处于初级阶段，大数据基础设施还没有完善，随着科技的发展，基于大数据技术的应用越来越广泛，但这部分产业缺乏完整的生态系统，需要更多的技术性人才，尤其是高端人才去探索、开扩、发展。现如今中国基础性数据分析人才缺口达到了百万级。

二、学习编程

1、使用大数据技术框架来处理大数据的时候，我们需要使用一门编程语言来进行操作，当前几乎所有的大数据技术框架是以Java为基础来运行的，所以我们要学习Java这门编程。

2、Java语言本身就是一个强类型的语言，通过严格的要求保证编译的程序能够捕捉调用错误，保证了更加可靠的程序。

3、Java拥有极高的跨平台能力。

4、除了Java，在大数据技术框架中，Kafka和Spark是基于Scala写的，所以我们还需要学习Scala语言；其次Scala作为一门JVM的语言，大数据生态的大部分组件都是Java语言开发的，而Scala可以与Java无缝混编，可以很好地融合到大数据生态圈。

5、学习内容：JavaSE、JavaWeb、MySQL数据库及SQL语句、企业级开发框架Spring、Spring mvc、SpringBoot和MyBatis、Scala语言学习。

三、学习大数据技术框架

大数据具有学习难度大、涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术把大数据开发中一些通用、重复使用的代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛、开发难度并提高大数据项目的开发效率，所以就有了专门处理大数据的技术框架。

1、在学习大数据技术框架之前，需要学习三部分内容，才能更好地运用大数据技术框架。

①　Linux系统，现在大多数的大数据技术处理平台是基于Linux系统开发使用的，所以学习大数据技术框架之前需要学习Linux系统。

②　CentOS全名为“社区企业操作系统”，是来自于RHEL依照开放源代码规定发布的源代码所编译而成。CentOS并不包含封闭源代码软件，因此，CentOS不但可以自由使用，而且还能享受CentOS提供的免费长期升级和更新服务。这是一个很大优势，目前互联网企业有一大部分linux服务器选择的是CentOS操作系统。

③　Maven是一款自动化构建工具，专注服务于Java平台的项目构建和依赖管理。

2、大数据技术生态主要学习Hadoop、Spark和Flink。

①　Hadoop

a. Hadoop是一个具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本的软件框架。

b. Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。

c. Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能地靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。

d. Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

e. 深入学习Hadoop生态当中的诸多组件MapReduce、Yarn、Hbase、MongoDB、Redis、Flume、Kafka、Hive、ES、Oozie。

②　Spark

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，Spark主要具有三个特点：

a. 高级 API 剥离了对集群本身的关注，Spark 应用开发者可以专注于应用所要做的计算本身。

b. Spark 很快，支持交互式计算和复杂算法。

c. Spark 是一个通用引擎，可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等，而在 Spark 出现之前，我们一般需要学习各种各样的引擎来分别处理这些需求。

③　Flink

Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。

大数据的知识涉及比较广泛，学习的内容就会比较多。当然，大家脚踏实地的一步一步开始学习大数据技术涉及的各种知识，学习大数据就不会很难，毕竟功夫不负有心人嘛。