大数据技术培训学什么？

基础阶段:Linux，Docker，KVM，MySQL，Oracle，MongoDB，redis。Hadoop MapReduce HDFS纱:Hadoop: Hadoop概念，版本，历史，HDFS工作原理，纱介绍，组件介绍。

大数据存储阶段:hbase，hive，sqoop。

大数据架构设计阶段:Flume distributed，Zookeeper，Kafka。

大数据实时计算阶段:Mahout，Spark，storm。

大数据数据收集阶段:Python，Scala。

大数据业务实践阶段:企业大数据处理业务场景实际操作、需求分析、解决方案实施、综合技术实际应用。

大数据(Megadata)，或称巨量数据，是指海量、高增长、多样化的信息资产，需要新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。在维克多·迈耶-勋伯格和肯尼斯·库克耶合著的《大数据时代》中，大数据是指所有的数据都用于分析和处理，而没有随机分析(抽样调查)的捷径。大数据的5V特征:体量(海量)、速度(高速)、多样性(多样性)、价值(价值密度)、真实性。

大数据的五个“V”或特征有五个级别:

第一，数据量巨大。

从TB级跳到PB级。

第二，数据类型多。

前面提到的博客、视频、图片、地理信息等等。

第三，价值密度低。

以视频为例，在持续监控的过程中，可能有用的数据只有一两秒钟。

第四，处理速度快。

1第二定律。最后，这一点也与传统的数据挖掘技术有着本质的区别。业内将其归类为四个“V”——成交量、品种、价值、速度。

物联网，云计算，移动互联网，车联网，手机，平板电脑，PC，遍布全球的各种传感器，都是数据来源或者承载方式。