最近好多人都在问我，大数据怎么学，java怎么转大数据，今天就给大家分享一下。
大数据初学者怎样学习 或java工程师怎么转大数据
大数据现在很火很热，但是怎么学习呢？下面我给大家分享一下：
首先给大家普及一下大数据相关知识大数据的4大特征：
1.数据在体量方面很大，比如说文字，有各种各样的来源，有电子书|实体书|杂志|报刊等，它们的数据大吧。
2.数据的类型多种多样，有些是结构化的数据，像存在oracle,mysql这些传统的数据库里的数据，一般都是结构化，可以是还有非结构化，比如html,word，execl等格式。
3.它们的价值密度低，这样说吧，你比如说观看一条数据好像价值也不大，但是分析所有的数据之后呢？总会挖掘出一些 重要的东西。
4.处理这些数据的速度要快。比如像hadoop技术的mapreduce计算框架，相比传统的数据库处理速度要快，它的吞吐量 特别的大，再比如spark，spark在内存方面计算比hadoop快100倍，在磁盘方面计算快10倍。
大数据的方向的工作有 大数据运维工程师、大数据开发工程师、数据分析、数据挖掘、架构师等。
大数据的技术有
hadoop hdfs文件系统 mr计算模型hive数据仓库hbase数据库flume日志收集kafka消息系统storm流式计算spark生态圈：spark core、spark sql、spark streaming、mllib和graphxzookeeper协调系统nosql数据库：redis、mongodb机器学习：mahout看到这么多技术是不是有点晕呢？该怎么学习呢？
先学hadoop hadoop框架中由两大模块组成，一个hdfs(hadoop distributed file system)，是用来存储需要处理的数据，另外一个是mapreduce，是hadoop的处理数据的计算模型。学习一门数据库，像mysql学点sql吧hive 只要你会sql，你就会使用它。hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为mapreduce任务进行运行。hbase hbase即hadoop database，hadoop的数据库，hbase是一种 nosql 数据库,即不是rdbms ，不支持sql作为主要访问手段。sqoop sqoop是迁移数据工具，可以在很多数据库之间来迁移，flume flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。kafka 使用kafka完成数据的一次收集，多次消费。它是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统。spark基于内存计算的框架 spark core最为重要再学sparksql、spark streaming、图计算、机器学习storm实时的流计算框架。后期可以学习机器学习mahout
基本就是这样的学习顺序。加油学习吧。
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