大数据核心技术学什么好

大数据核心技术包括：数据存储和处理（hadoop、spark、nosql）、数据分析（hive、pig、机器学习）、数据可视化（tableau、power bi、google data studio）、数据建模、分布式计算、数据安全和云计算平台。学习步骤为：1. 掌握基本概念；2. 动手操作；3. 参与在线社区。

大数据核心技术学习指南

掌握大数据核心技术对于在大数据行业取得成功至关重要。以下是一份大数据核心技术学习指南：

1. 数据存储和处理

• Hadoop: 分布式文件系统和数据处理框架。
• Spark: 内存中数据处理引擎。
• NoSQL 数据库: MongoDB、Cassandra、HBase 等针对特定数据类型的数据库。

2. 数据分析

• Apache Hive: 数据仓库系统，用于查询和分析结构化数据。
• Pig: 数据流处理语言，用于提取、转换和加载数据。
• 机器学习算法: 监督学习、无监督学习、深度学习等。

3. 数据可视化

• Tableau: 数据可视化工具，用于创建交互式图表和仪表板。
• Power BI: Microsoft 的数据可视化工具，提供高级分析和报告功能。
• Google Data Studio: Google 的数据可视化工具，可轻松创建和共享报告。

4. 数据建模

• 数据建模概念: 星型模式、雪花模式、维度模型等。
• 建模工具: Erwin、Power Designer 等。

5. 分布式计算

• 分布式计算框架: Hadoop YARN、Apache Mesos 等。
• 容器编排工具: Docker、Kubernetes 等。

6. 数据安全

• 数据安全协议: TLS/SSL、Kerberos 等。
• 数据加密技术: AES、RSA 等。

7. 其他技术

• 云计算平台: AWS、Azure、GCP 等。
• 大数据工具: Hadoop、Spark、Pig 等的工具和库。

学习这些技术时，建议遵循以下步骤：

• 掌握基本概念。
• 动手操作，建立项目。
• 参与在线社区，寻求支持和指导。

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