避免自己在对大数据一无所知情况下盲目学习
阶段2：学习计算机的编程语言对于零基础学大数据，开始入门可能并不是那么容易，编程这方面，Java、Scala、Python这三门语言建议要有相应程度的掌握
阶段3：以Hadoop和Spark
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2)学习计算处理框架：严格来说，这分为离线批处理和流式处理，建议学习Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一个。
3、大数据相关框架和组件
常用的大数据开发框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等，开发框架搭建应用架构前需要先弄明白其原理和应用场景，这是基本的要求。
Scala大多数用在Spark架构。
四、大数据培训薪酬高吗
薪酬：大数据挖掘 > 信息开发设计 > 数据统计分析。
一门开发语言(java/python/c#/scala 等)，大数据下的一些框架：MapReduce，Spark，Hdfs，Storm，Hbase，Zookeeper 等，只会其中的2到三项基本找份工作没有问题
2、大数据体系和软件
java、linux和hadoop、ccentos、maven、yarn、hbase、spark等都需要做到融会贯通、灵活使用，linvx乃是诸多软件打开的体系，学好linux能帮助大家更深度理解不同软件的安装环境和使用方式
泰迪智能科技2023年大数据挖掘与人工智能线下就业班的课程目录：
大数据开发线下就业班课程主要偏数据开发，大数据开发课程使用当下最为流行Hadoop + Spark大数据框架，全面、深入地探讨了大数据开发
有Hadoop的另一大核心MapReduce，我们熟知的分布式计算引擎Spark和Flink，数据仓库Hive，数据分析引擎Presto、Impala和Drill以及机器学习相关的模块比如TensorFlow
有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
2、学习大数据必须学习大数据中心常识
Hadoop生态体系；HDFS技术；HBASE技术；Sqoop运用流程；数据仓库东西HIVE；大数据离线剖析Spark、Python言语；数据实时剖析Storm
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