大數據需要開發功底，比如python語言，通過編程需要抓取數據。當然會前端需要比如Html，javascript，將抓取的數據整合后通過前端去展示。所以個人覺得學習一門開發語言是必須的。

根據目前市場發展情況來看，大數據學習是需要一定的編程基礎的，現在比較主流的就是Java和python，但是在現實的工作中使用的大部分的還是Java編程的比較多一些，也就是現在很多大數據培訓機構推出的Java+大數據開發培訓課程，所以從這個方面來看的還是需要一些Java編程基礎的。

不過，現在想要參加大數據培訓學習的小伙伴有很多是沒有編程基礎的，多數是想要從其它行業轉行到大數據的，那么這樣沒有編程基礎的，能不能學習大數據呢？

對于零基礎的學員也不需要擔心自己沒有Java或者的python相關的編程語言就學習不了大數據，這個培訓機構也有專門針對零基礎學員制定的大數據培訓課程，前期先進行Java編程或者是python編程的一個基礎學習，等掌握了一些相關必要的編程基礎以后，在進行大數據專業技術的學習，這樣一來就可以順利進行大數據學習了。

所以在學習大數據的時候也一定要注意課程的安排，根據自己的情況和大數據培訓機構的課程安排來進行考慮如何選擇，如果是自己已經從事Java或者python相關開發工作多年，有一定的基礎的，那么就沒必要再去學習相關內容直接選擇開始學習大數據技術即可，如果是零基礎的學員那么就要選擇有Java或者是python基礎課程的進行學習。

以上就是小編對于“學習大數據需要什么基礎？”這個問題的回答，希望能夠幫助到大家，如果還有疑問可以留言進行交流。

大數據開發技術已經成功的落地應用，而且市場上相關大數據開發的技術崗位在逐漸的被釋放出來，其就業前景還是比較不錯的，同時，也有越來越多的小伙伴想要學習大數據開發技術知識來入行IT行業，有不少的小伙伴禁不住會問道什么樣的基礎可以學習大數據開發技術知識。

小伙伴要學習大數據開發技術知識，首先需要知道的是：大數據開發技術所包含的編程技術知識是比較多且雜的，綜合性比較高，這也就要求小伙伴需要具有一定的編程技術基礎，比如：java、Python等編程語言的基礎，由于大數據開發是數據平臺的應用與開發，小伙伴還需要有一定統計學基礎知識的沉淀。

通過以上介紹，小伙伴應該知道了零基礎學習大數據開發技術知識還是有一定困難的，不過小伙伴不要氣餒，隨著大數據開發技術的發展，市面上也出現了很多大數據培訓機構零基礎教學，讓更多零基礎想要學習大數據開發技術的小伙伴都如愿以償的學習到大數據開發技術知識。

小伙伴想要通過大數據培訓的方式來學習，首先是需要選擇一家比較靠譜的大數據培訓機構進行系統的學習，在市面上的這些培訓機構都是有其優點和缺點的，因此，建議小伙伴在選擇培訓機構的過程中，要從行業口碑、培訓課程體系、師資力量、就業服務等方面進行考察了解，理性選擇適合自己的大數據培訓機構。

在學習過程中，端正自身學習心態，要找到適合自己的學習方法，逐漸提高學習效率。再一點就是，小伙伴想要成為一名合格的大數據開發工程師，自主學習能力的培養是勢在必行的，因為時代在發展，技術在更新，小伙伴需要不斷的去學習新的技術點，才能更好的在IT行業內更好的發展。

大數據開發技術學習教程及學習路線：

http://www.atguigu.com/bigdata_video.shtml

大數據產業已進入發展的"快車道"，急需大量優秀的大數據人才作為后盾。如果你是Java編程出身，那學習大數據自然是錦上添花；但如果你是剛剛接觸大數據技術，還在Java編程基礎階段，這篇文章非常值得你看！

首先，我們學習大數據，要先掌握Java技術

在學習大數據之前，你還需要有一定的基礎

1、了解大數據理論

要學習大數據你至少應該知道什么是大數據，大數據一般運用在什么領域。對大數據有一個大概的了解，你才能清楚自己對大數據究竟是否有興趣，如果對大數據一無所知就開始學習，有可能學著學著發現自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以如果想要學習大數據，需要先對大數據有一個大概的了解。

2、java

90%的大數據框架都是Java寫的。如：

●　MongoDB--最受歡迎的，跨平臺的，面向文檔的數據庫。

●　Hadoop--用Java編寫的開源軟件框架，用于分布式存儲，并對非常大的數據集進行分布式處理。

●　Spark --Apache Software Foundation中最活躍的項目，是一個開源集群計算框架。

Hbase--開放源代碼，非關系型，分布式數據庫，采用Google的BigTable建模，用Java編寫，并在HDFS上運行。

需要了解java設計與編程思想；Java面向對象；Java高級；Web前端開發；HTML基礎；CSS3；JS腳本編程；JavaEE程序開發；JavaWeb后端開發。

3、 MySQL（必須需要掌握的）

4、Linux

大數據的框架安裝在Linux操作系統上

５、Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark

在學習的過程中，投入時間和精力，以興趣來驅動學習。代碼實戰是必須的，看的是別人的代碼，動手寫出來的才是自己的。

第一階段：靜態網頁基礎（HTML+CSS）

1.難易程度：一顆星

2.技術知識點+階段項目任務+綜合能力

3.主要技術包括：html常用標簽、CSS常見布局、樣式、定位等、靜態頁面的設計制作方式等

第二階段：JavaSE+JavaWeb

1.難易程度：兩顆星

2.技術知識點+階段項目任務+綜合能力

3.主要技術包括：java基礎語法、java面向對象（類、對象、封裝、繼承、多態、抽象類、接口、常見類、內部類、常見修飾符等）、異常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL語句操作、多表查詢、子查詢、存儲過程、事務、分布式事務)、JDBC、線程、反射、Socket編程、枚舉、泛型、設計模式

4.描述如下：

稱為Java基礎，由淺入深的技術點、真實商業項目模塊分析、多種存儲方式的設計與實現。該階段是前四個階段最最重要的階段，因為后面所有階段的都要基于此階段，也是學習大數據緊密度最高的階段。本階段將第一次接觸團隊開發、產出具有前后臺（第一階段技術+第二階段的技術綜合應用）的真實項目。

第三階段：前端框架

1.難易程序：兩星

2.技術知識點+階段項目任務+綜合能力

3.主要技術包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui

4.描述如下：

前兩個階段的基礎上化靜為動，可以實現讓我們網頁內容更加的豐富，當然如果從市場人員層面來說，有專業的前端設計人員，我們設計本階段的目標在于前端的技術可以更直觀的鍛煉人的思維和設計能力。同時我們也將第二階段的高級特性融入到本階段。使學習者更上一層樓。

第四階段：企業級開發框架

1.難易程序：三顆星

3.主要技術包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬蟲技術nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群和熱備 、MySQL讀寫分離

第五階段： 初識大數據

1.難易程度：三顆星

2.技術知識點+階段項目任務+綜合能力

3.主要技術包括：大數據前篇（什么是大數據，應用場景，如何學習大數據庫，虛擬機概念和安裝等）、Linux常見命令(文件管理、系統管理、磁盤管理)、Linux Shell編程（SHELL變量、循環控制、應用）、Hadoop入門（Hadoop組成、單機版環境、目錄結構、HDFS界面、MR界面、簡單的SHELL、java訪問hadoop）、HDFS(簡介、SHELL、IDEA開發工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce應用(中間計算過程、Java操作MapReduce、程序運行、日志監控)、Hadoop高級應用(YARN框架介紹、配置項與優化、CDH簡介、環境搭建)、擴展(MAP 端優化，COMBINER 使用方法見,TOP K,SQOOP導出,其它虛擬機VM的快照,權限管理命令,AWK 與 SED命令)

4.描述如下：

該階段設計是為了讓新人能夠對大數據有一個相對的大概念怎么相對呢？在前置課程JAVA的學習過后能夠理解程序在單機的電腦上是如何運行的。現在，大數據呢？大數據是將程序運行在大規模機器的集群中處理。大數據當然是要處理數據，所以同樣，數據的存儲從單機存儲變為多機器大規模的集群存儲。（你問我什么是集群？好，我有一大鍋飯，我一個人可以吃完，但是要很久，現在我叫大家一起吃。一個人的時候叫人，人多了呢？ 是不是叫人群啊！）那么大數據可以初略的分為： 大數據存儲和大數據處理所以在這個階段中呢，我們課程設計了大數據的標準：HADOOP吶，大數據的運行呢并不是在咋們經常使用WINDOWS 7或者W10上面，而是現在使用最廣泛的系統：LINUX。

第六階段：大數據數據庫

1.難易程度：四顆星

2.課時量（技術知識點+階段項目任務+綜合能力）：88課時

3.主要技術包括：Hive入門（Hive簡介、Hive使用場景、環境搭建、架構說明、工作機制）、Hive Shell編程（建表、查詢語句、分區與分桶、索引管理和視圖）、Hive高級應用(DISTINCT實現、groupby、join、sql轉化原理、java編程、配置和優化)、hbase入門、Hbase SHELL編程(DDL、DML、Java操作建表、查詢、壓縮、過濾器)、細說Hbase模塊（REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER簡介、ZOOKEEPER配置、Hbase與Zookeeper集成）、HBASE高級特性(讀寫流程、數據模型、模式設計讀寫熱點、優化與配置)

4.描述如下：

該階段設計是為了讓大家在理解大數據如何處理大規模的數據的同時。簡化咋們的編寫程序時間，同時提高讀取速度。

怎么簡化呢？在第一階段中，如果需要進行復雜的業務關聯與數據挖掘，自行編寫MR程序是非常繁雜的。所以在這一階段中我們引入了HIVE，大數據中的數據倉庫。這里有一個關鍵字，數據倉庫。我知道你要問我，所以我先說，數據倉庫呢用來做數據挖掘分析的，通常是一個超大的數據中心，存儲這些數據的呢，一般為ORACLE,DB2,等大型數據庫，這些數據庫通常用作實時的在線業務。總之，要基于數據倉庫分析數據呢速度是相對較慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，學習起來相對簡單，而HIVE呢就是這樣一種工具，基于大數據的SQL查詢工具吶，這一階段呢還包括HBASE，它為大數據里面的數據庫。納悶了，不是學了一種叫做HIVE的數據“倉庫”了么？HIVE是基于MR的所以查詢起來相當慢，HBASE呢基于大數據可以做到實時的數據查詢。一個主分析，另一個主查詢。

第七階段：實時數據采集

1.難易程序：四顆星

2.技術知識點+階段項目任務+綜合能力

3.主要技術包括：Flume日志采集，KAFKA入門（消息隊列、應用場景、集群搭建）、KAFKA詳解（分區、主題、接受者、發送者、與ZOOKEEPER集成、Shell開發、Shell調試）、KAFKA高級使用（java開發、主要配置、優化項目）、數據可視化（圖形與圖表介紹、CHARTS工具分類、柱狀圖與餅圖、3D圖與地圖）、STORM入門（設計思想、應用場景、處理過程、集群安裝）、STROM開發（STROM MVN開發、編寫STORM本地程序）、STORM進階（java開發、主要配置、優化項目）、KAFKA異步發送與批量發送時效，KAFKA全局消息有序，STORM多并發優化

4.描述如下：

前面的階段數據來源是基于已經存在的大規模數據集來做的，數據處理與分析過后的結果是存在一定延時的，通常處理的數據為前一天的數據。舉例場景：網站防盜鏈，客戶賬戶異常，實時征信，遇到這些場景基于前一天的數據分析出來過后呢？是否太晚了。所以在本階段中我們引入了實時的數據采集與分析。主要包括了：FLUME實時數據采集，采集的來源支持非常廣泛，KAFKA數據數據接收與發送，STORM實時數據處理，數據處理秒級別。

第八階段：SPARK數據分析

1.難易程序：五顆星

2.技術知識點+階段項目任務+綜合能力

3.主要技術包括：SCALA入門(數據類型、運算符、控制語句、基礎函數)、SCALA進階(數據結構、類、對象、特質、模式匹配、正則表達式)、SCALA高級使用（高階函數、科里函數、偏函數、尾迭代、自帶高階函數等）、SPARK入門(環境搭建、基礎結構、運行模式)、Spark數據集與編程模型、SPARK SQL、SPARK 進階（DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA與SOCKET、編程模型）、SPARK高級編程（Spark-GraphX、Spark-Mllib機器學習）、SPARK高級應用（系統架構、主要配置和性能優化、故障與階段恢復）、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隱式轉化高級特性

4.描述如下：

同樣先說前面的階段，主要是第一階段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大規模數據集相對來說還是挺慢的，包括機器學習，人工智能等。而且不適合做迭代計算。SPARK呢在分析上是作為MR的替代產品，怎么替代呢？ 先說他們的運行機制，HADOOP基于磁盤存儲分析，而SPARK基于內存分析。我這么說你可能不懂，再形象一點，就像你要坐火車從北京到上海，MR就是綠皮火車，而SPARK是高鐵或者磁懸浮。而SPARK呢是基于SCALA語言開發的，當然對SCALA支持最好，所以課程中先學習SCALA開發語言。什么？又要學另外一種開發語言？不不不！！！我只說一句話：SCALA是基于JAVA做的。從歷史數據的存儲，分析（HADOOP,HIVE,HBASE），到實時的數據存儲（FLUME,KAFKA），分析（STORM,SPARK），這些在真實的項目中都是相互依賴存在的。

學大數據的話目前主要是分為 大數據分析 大數據高級開發和大數據可視化三個部分的，所以零基礎也是可以學習的。

1、了解大數據理論要

學習大數據你至少應該知道什么是大數據，大數據一般運用在什么領域。對大數據有一個大概的了解，你才能清楚自己對大數據究竟是否有興趣，如果對大數據一無所知就開始學習，有可能學著學著發現自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以如果想要學習大數據，需要先對大數據有一個大概的了解。

2、java

90%的大數據框架都是Java寫的。

需要了解java設計與編程思想；Java面向對象；Java高級；Web前端開發；HTML基礎；CSS3；JS腳本編程；JavaEE程序開發；JavaWeb后端開發。

3、 MySQL（必須需要掌握的）

4、Linux

大數據的框架安裝在Linux操作系統上

大數據開發零基礎需要學習什么內容？（1）Java、大數據基礎

https://www.toutiao.com/i6684880291628057099/

只需要學習Java的標準版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術在大數據技術里用到的并不多，只需要了解就可以了，當然Java怎么連接數據庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。 有同學說Hibernate或Mybites也能連接數據庫啊，為什么不學習一下，我這里不是說學這些不好，而是說學這些可能會用你很多時間，到最后工作中也不常用，我還沒看到誰做大數據處理用到這兩個東西的，當然你的精力很充足的話，可以學學Hibernate或Mybites的原理，不要只學API，這樣可以增加你對Java操作數據庫的理解，因為這兩個技術的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。 Linux 因為大數據相關軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟件的運行環境和網絡環境配置，能少踩很多坑，

在大數據時代，企業中許多商業數據都是需要大數據開發工程師來采集、儲存、處理的，讓商業數據發揮到自己的數據價值，為企業帶來數字化收益，因此，企業更加重視大數據開發技術的引入。

面對這樣的市場發展背景，有越來越多的小伙伴選擇學習大數據開發，在學習大數據開發技術之前，小伙伴需要了解一下自己是否適合學習大數據開發，還有一點就是小伙伴要清楚的了解大數據是一項比較復雜且綜合性比較高的編程語言，學習大數據開發是需要java、Python等編程基礎的，但是對于零基礎的小伙伴來講，并不適合自學大數據，我認為小白更適合參加大數據培訓班來獲得開發技術知識。

小伙伴在大數據培訓班能夠系統的學習相關開發技術知識，而且對零基礎小伙伴來說是比較靠譜的，大數據培訓班會根據小伙伴有無基礎進行分配，因材施教，讓小伙伴在最大程度上理解大數據開發技術知識。

1.小伙伴在選擇大數據培訓班的時候，要對培訓課程進行多家對比，選擇比較新穎且符合企業需求的大數據培訓課程，才能讓小伙伴學習到前沿開發技術。

2.大數據培訓班教學能力是體現培訓規模的重要因素。好的大數據培訓班老師都是具有一定項目開發經驗和教學經驗的，老師會根據不同基礎的小伙伴分配不同的班級，因材施教，老師會以理論實踐相結合的教學方式傳授大數據開發技術知識。

3.大數據培訓班行業口碑是小伙伴考察的一個重點，口碑好的大數據培訓班，培訓規模也是非常好的。小伙伴在考察行業口碑的時候，要根據網上和實地考察數據相結合，多方面考察了解大數據培訓班真實口碑情況。

4.小伙伴選擇學習大數據開發技術其最終目的是為了更好的就業，因此，大數據培訓班真實就業數據是必須要考察的，小伙伴要根據實地考察多方面了解大數據培訓班真實情況。

最后，小伙伴在學習大數據開發技術是需要一定的編程基礎，對于零基礎小伙伴來講，參加大數據培訓班是比較靠譜的。尚硅谷大數據培訓機構是一家全程面授教學，以理論實踐相結合的線下IT培訓機構，培訓班還有更多的大數據視頻供小伙伴下載學習！

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