大数据技术应用范围不断增长，各大企业对技术人才的需求也是求贤若渴。大数据属于新兴的学科专业，在之前中国并没有太多的大数据人才积累，导致现在的大数据行业人才厚度很薄弱。所以现在在技术发展催生下的新兴学科和专业，该怎样培养人才、培养什么样的人才是要优先解决的问题。

虽然我们已身处大数据时代，但大数据的学科和专业建设才刚刚上路。一位副教授指出：“在大数据应用领域，我国的发展速度很快且名列前茅。但不可否认的是，在高等教育层面，与大数据相关的学科、专业建设还很薄弱。”

大数据应该学什么?首先你需要知道大数据是什么?简单点说，大数据指的是通过计算分析大数据集，以揭示与数据某一方面相关的模式或趋势。对于大数据而言，数据量没有一定的要求，只要足够得出可靠的结论即可。目前大数据就业有三大方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。所以，小编在这里从中培大数据学习线路入手，让小伙伴们了解一下到底大数据应该学什么?大数据有哪些核心技术需要学习!

Hadoop是一种可靠的，可扩展的分布式计算开发软件。Hadoop的软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理海量数据。Hadoop的模块可大致分为cluster，mapreduce，hdfs，yarn。mapreduce是一种分布式运算的框架，可以帮助我们来实现一些分布式运算，对数据进行分析和处理。基本处理过程包括：从hdfs文件系统读取数据集、将数据集拆分成小块并分配给所有可用节点、针对每个节点上的数据子集进行计算(计算的中间态结果会重新写入hdfs)、重新分配中间态结果并按照键进行分组、通过对每个节点计算的结果进行汇总和组合对每个键的值进行“Reducing”、将计算而来的最终结果重新写入hdfs。

搭建Hadoop的集群的时候要注意环境变量配置，着重的注意不要出现空格，中文，特殊符号。甚至连存储路径也尽量存放在全英文的路径下，尽可能的不要因为这些事情犯错。

ddfs的作用是在存储文件对大型文件进行切块，保存在服务器中的不同节点，然后当我们需要的时候来找到这些文件。ddfs具有频率转换时间短、近载频相位噪声性能好、精度高，产生的信号频率范围宽等优点。可编程逻辑器件以其速度高、可在线编程，以及有强大EDA软件支持等特性，十分适合实现ddfs技术。现在我对Hadoop这个大数据处理框架只有个模糊的理解，还需要通过写代码，再反复看书和看文档的方式，来加深对Hadoop等云计算概念和技术的理解。后面中培大数据培训班的老师也将再讲两个礼拜的Hadoop的其他知识，希望可以跟上老师的步伐，加油!

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