大數據技術應該怎么自學

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　　大數據本質也是數據，但是又有了新的特征，包括數據來源廣、數據格式多樣化(結構化數據、非結構化數據、Excel文件、文本文件等)、數據量大(最少也是TB級別的、甚至可能是PB級別)、數據增長速度快等。

　　通過幾個問題了解我們應該學習那些技術：

　　數據來源廣，該如何采集匯總?，對應出現了Sqoop，Cammel，Datax等工具。

　　數據采集之后，該如何存儲?，對應出現了GFS，HDFS，TFS等分布式文件存儲系統。

　　數據存儲之后，該如何快速運算出自己想要的結果?對應的MapReduce這樣的分布式運算框架解決了這個問題;但是寫MapReduce需要Java代碼量很大，所以出現了Hive，Pig等將SQL轉化成MapReduce的解析引擎；普通的MapReduce處理數據只能一批一批地處理，時間延遲太長，為了實現每輸入一條數據就能得到結果，于是出現了Storm/JStorm這樣的低時延的流式計算框架；但是如果同時需要批處理和流處理，按照如上就得搭兩個集群，Hadoop集群(包括HDFS+MapReduce+Yarn)和Storm集群，不易于管理，所以出現了Spark這樣的一站式的計算框架，既可以進行批處理，又可以進行流處理(實質上是微批處理)。而后Lambda架構，Kappa架構的出現，又提供了一種業務處理的通用架構。

　　為了提高工作效率我們應該掌握哪些工具：

　　Ozzie，azkaban：定時任務調度的工具。

　　Hue，Zepplin：圖形化任務執行管理，結果查看工具。

　　Scala語言：編寫Spark程序的最佳語言，當然也可以選擇用Python。

　　Python語言：編寫一些腳本時會用到。

　　Allluxio，Kylin等：通過對存儲的數據進行預處理，加快運算速度的工具。

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