大数据相关学习

学习大数据需要学习的知识比较繁杂，主要有一些几个方面：首个就是页面，包括：HTML、CSS、JavaScript、JQuery、Ajax、Vue等页面技术，第二，编程语言，目前指的是Java语言，关系型数据库：Oracle(甲骨文)、 MySQL，Hadoop 生态圈，Linux服务器管理，ETL数据分析。

页面技术中HTML是固定的模式，就是添枝剪枝，搭建页面整体的架子，不需要什么特殊的思绪，但是CSS、JS、jQuery、Ajax、Vue都是需要一定的美感，这些都是需要经过大量实践后，才可以完成的，也就是你需要不停地使用这些技术去优化你的页面，不停地改进，才可以完善一个页面。

数据库模块语法固定，最难得就是查询数据时的繁琐的条件和表之间的关系，这个也是需要经过实践才可以熟练掌握的。

最困难的就是学习Java编程语言时编程思路的养成，所谓的编程思路就是：当前软件要做什么，可能用到哪些技术，如何具体实现这些要求。读书百遍其义自见，当你没有思路时，你需要的就是引导你的思路，把你要完成的要求写出来，可能用到的技术添上，这就是你的思路，你可以使用注释将这些信息一点点组成你的思路。

Hadoop生态圈就是使用Java代码运用Hadoop完成一些数据的整理分析，Java学会后，不再是难点。

Linux的学习就是一批shell命令的使用，固定的命令多练习一下就可以了。

ETL数据分析：ETL工具是首先学习的了，数据库学会了，能够一步到位，迅速学会。

由此可见，这些技术都是需要经过大量的练习才可以巩固的知识，也就是说，学得好不好，关键就是你练习的够不够，同样的讲师，同样的时间安排，你学得不好，就要多练习，笨鸟先飞。多与讲师、同学交流，你会有更多的收获。

文章作者：刘志奇