随着大数据技术在企业界如火如荼的实践，企业对组建大数据团队的迫切程度也也来越高，对与大数据相关高端人才的需求也越来越紧迫，那么大数据应该学习哪些知识呢。以下是小编为你整理的如何系统学习大数据
Hadoop
可以说，hadoop几乎已经是大数据代名词。无论是是否赞成，hadoop已经是大部分企业的大数据标准。得益于Hadoop生态圈，从现在来看，还没有什么技术能够动摇hadoop的地位。
这一块可以按照一下内容来学习：
1、Hadoop产生背景
2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系
3、国内外Hadoop应用案例介绍
4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍
5、分布式系统概述
6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介
分布式文件系统HDFS
HDFS全称 Hadoop Distributed File System ，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，同时能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。为了实现流式读取文件系统数据的目的，HDFS放宽了一部分POSIX约束。
1、分布式文件系统HDFS简介
2、HDFS的系统组成介绍
3、HDFS的组成部分详解
4、副本存放策略及路由规则
5、NameNode Federation
6、命令行接口
7、Java接口
8、客户端与HDFS的数据流讲解
9、HDFS的可用性(HA)
工欲善其事必先利其器
学习大数据，对电脑的配置建议：i5、i7第六代起(*不是低电压版)，内存16G起，安装固态硬盘。
笔记本便携，台式机相同价位配置更好，根据个人需要选择。
大数据相对而言自学门槛较高。网上教程不少，为了尽快学会能在工作中运用的知识和技术，应当如何选择才能避免弯路?
你需要寻找一个以“学以致用”为目标的大数据学习路线图。
外行看热闹内行看门道。一份能指导程序员找到高薪大数据岗位工作的学习路线图，应该是重视基础、强调实战、紧跟企业需求的。
在选定学习路线图的时候，不妨多了解制订学习路线图的学校是不是紧跟技术发展?有没有教学经验?教出来的学生就业状况如何?
有了大数据学习路线图，现在要做的就是按照路线图的顺序寻找教程了，这一步同样需要认真仔细挑选真正高品质的教程，视频、书籍不限。
学习过程中难免遇到疑难，多加几个学习群，跟同好交流探讨，也可以在懈怠的时候互相打气。
实战项目就是检验你学习成果的时候了。经过一段时间的学习，你已经有了经验，项目的寻找难度并不大，这里不再赘述。
大数据处理技术怎么学习
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，有同学说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*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。
大数据的应用范围
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
有些例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨*的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务 。
虽然大数据的拥护者看到了使用大数据的巨大潜力，但也有隐私倡导者担心，因为越来越多的人开始收集相关数据，无论是他们是否会故意透露这些数据或通过社交媒体张贴，甚至他们在不知不觉中通过分享自己的生活而公布了一些具体的数字细节。
分析这些巨大的数据集会使我们的预测能力产生虚假的信息，将导致作出许多重大和有害的错误决定。此外，数据被强大的人或机构滥用，自私的操纵议程达到他们想要的结果。
