大数据主要学的内容有如下：
方法/步骤
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1、熟练使用SQL语言；2、熟练使用Hadoop、M/R、Hive、Storm等开发工具；3、熟悉Linux命令及Shell编程；4、对数据敏感，良好的逻辑分析能力，良好沟通能力和团队精神；5、熟悉Impala、Druid、Mdrill、ElasticSearch等大数据工具者优先；
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（1）Java语言基础（2） HTML、CSS与JavaScript（3）JavaWeb和数据库阶段二、 Linux&Hadoop生态体系Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
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阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系（1）分布式计算框架Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（真实项目）、实战二：新浪网（www.sina.com.cn）（2）storm技术架构体系Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
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阶段四、 大数据项目实战（真实项目）数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习