Question

大数据专业主要学习什么语言？

Answer 1

学习大数据，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有人说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快

Answer 2

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Answer 3

大数据是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据可以按照路线图的顺序，

Answer 4

1、Java语言基础
整个大数据开发技术栈，主要包含了离线计算和实时计算两大部分，而整个大数据生态中的框架绝大部分都是用Java开发或者兼容了Java的API调用，那么作为基于JVM的第一语言Java就是我们绕不过去的坎，Java语言的基础也是我们阅读源码和进行代码调优的基础。
Java需要掌握语言基础、锁、多线程、并发包中常用的并发容器（J.U.C）等。
2、Linux基础
作为大数据开发的主要环境，Linux也是必须掌握的。
了解Linux的常用命令、远程登录、上传下载、系统目录、文件和目录操作、Linux下的权限体系、压缩和打包、用户和组、Shell脚本的编写、管道操作等，是基础要求。
3、分布式理论
掌握分布式基本概念，集群（Cluster）、负载均衡（Load Balancer）等；掌握分布式理论基础，一致性、2PC和3PC、CAP、时间、时钟和事件顺序、Paxos、Raft、Zab、选举、多数派和租约等。
3、大数据框架网络通信基石——Netty
Netty是当前最流行的NIO框架，Netty在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行业、通信行业等获得了广泛的应用，业界著名的开源组件只要涉及到网络通信，Netty是最佳的选择。
4、离线计算
Hadoop体系是我们学习大数据框架的基石，尤其是MapReduce、HDFS、Yarn三驾马车基本垫定了整个数据方向的发展道路，也是后面我们学习其他框架的基础。
OLAP引擎Hive
Hive是一个数据仓库基础工具，在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。
列式数据库Hbase
它是Hadoop的生态系统，提供对数据的随机实时读/写访问，是Hadoop文件系统的一部分。
5、实时计算
分布式消息队列Kafka
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica）的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景。
Spark
Spark是专门为大数据处理设计的通用计算引擎，是一个实现快速通用的集群计算平台。它扩展了广泛使用的MapReduce计算模型。高效的支撑更多计算模式，包括交互式查询和流处理。