大数据技术主要学什么？大数据技术是一个涉及数据处理、存储、分析和应用的综合性领域，其学习内容广泛且系统。以下是大数据技术的主要学习内容，按模块分类整理，帮助您更好地了解学习方向：

1、基础知识

学习大数据技术前，需要掌握一些基础知识，这些是理解后续技术的前提：

编程语言：Python和Java是大数据领域最常用的编程语言，Python适合数据分析和机器学习，而Java常用于后端开发和大数据框架(如Hadoop和Spark)。

数学基础：线性代数、概率论和统计学是数据分析的重要基础，有助于理解算法原理。

Linux操作系统：大数据技术通常运行在Linux环境中，因此需要掌握基本的Linux命令和操作。

2、大数据核心框架

大数据技术涉及多个核心框架，这些框架是处理和分析大规模数据的基础：

Hadoop生态系统：

HDFS(分布式文件系统)：用于存储大规模数据，具有高容错性和高扩展性。

MapReduce：一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集5。

HBase：一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，适合实时读写大数据5。

Spark：比MapReduce更高效的分布式计算框架，支持批处理和流处理，是当前大数据处理的主流工具之一。

Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL接口来查询和分析存储在HDFS中的数据。

Kafka：一种高吞吐量的分布式消息队列，常用于数据采集和流处理。

3、数据处理与分析

大数据技术不仅包括数据存储，还涉及数据的处理和分析：

数据采集：学习如何从不同来源(如日志、数据库、API等)收集数据。

数据清洗与预处理：处理缺失值、异常值，转换数据格式，为后续分析做准备。

数据仓库与数据湖：学习如何设计和搭建数据仓库(如用户行为数仓、业务数仓)以及数据湖，存储和管理大规模数据。

流计算与批处理：流计算(如Flink)用于实时数据处理，批处理(如Spark)用于大规模数据集的离线分析。

4、数据可视化与工具

数据可视化是大数据分析的重要环节，通过图表和仪表盘直观展示分析结果：

数据可视化工具：如Tableau、PowerBI、ECharts等，用于创建交互式图表和报告。

数据分析工具：如Python的Pandas、Matplotlib，以及商业智能(BI)工具，帮助进行数据探索和决策支持。

5、实践项目

理论结合实践是学习大数据技术的关键，通过实际项目可以巩固所学知识：

项目案例：如搭建用户行为分析系统、构建电商推荐系统、进行大规模日志分析等。

开源项目：参与GitHub上的开源项目，熟悉大数据技术的实际应用场景。

6、学习资源推荐

以下是适合初学者的学习资源，帮助您系统学习大数据技术：

在线课程：

厦门大学《大数据技术原理与应用》课程：适合零基础学习者，系统讲解大数据基础知识和实践应用。

学堂在线《大数据技术基础》：由北京邮电大学提供，涵盖大数据存储、处理和分析等内容。

书籍：

《大数据技术原理与应用》：厦门大学林子雨教授编著，系统介绍大数据知识体系。

学习路线图：

达内教育有完整的Java大数据学习路线图，咨询右侧客服小姐姐获得试听名额。

总结

大数据技术主要学习内容包括基础知识(如编程语言、数学和Linux)、核心框架(如Hadoop、Spark、Hive)、数据处理与分析、数据可视化以及实践项目。建议从基础开始，逐步深入学习核心框架，并通过实践项目巩固所学知识。