大数据培训要学习哪些内容？难吗

 大数据培训对于基础学习者来说内容是较多并且较为复杂的，它涉及到庞杂的技术体系，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算(批处理、在线处理、实时流处理、内存处理)、多模态计算(图像、文本、视频、音频)、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。

 大数据培训学习内容包括：

 1、Java编程技术

 Java编程技术是大数据学习的基础，主流的大数据开源框架，其编程都离不开Java。

 2、Linux命令

 大数据开发通常是在Linux环境下进行的，Linux基础操作命令以及Shell编程，也是大数据学习的重要组成部分。

 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。

 Hadoop，已几乎与大数据划上了等号，超过20个生态圈组件，共同完成面向高度扩展的分布式计算。

 Spark，作为MapReduce之外的一种选择，后来居上，成为MapReduce的替代者，受到行业主流的欢迎。

 Storm，提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify等头部企业。

 Flink，流式处理系统，新兴热门框架，尤其受到阿里青睐，近几年在国内的发展很好。

   大数据培训培训内容对于0基础的学生来说肯定是有难度的，但是至于难度，会因人而异，因为它会跟自身兴趣程度、耐性是相关的，想要沉下心来学习就必须做好充分的学习准备。