对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。大数据零基础怎么学?大数据零基础学什么?难吗？要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣。
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：199427210，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
大数据零基础怎么学?大数据零基础学什么?难吗？
你知道什么是大数据吗?
要学习大数据你首先应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据的概念有一个大概的了解，这样你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。
大数据零基础学习什么计算机编程语言?
对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。
容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。
Java略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。
需要学习java编程语言
学习大数据开发，Java是必备课程，老男孩教育大数据开发课程中，加入了Java、Linux以及Python等基础内容，即使是零基础，也可让你轻松学会，除此之外，老男孩大数据课程内容还包括： Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、大数据分析等大数据专业知识技能！
运用所学知识进行实践
运用所学知识进行实践，学习完任何一门技术，最后的实战训练是最重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。
大数据学习路线
java(Java se,javaweb)
Linux(shell,高并发架构,lucene,solr)
Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume)
机器学习(R,mahout)
Storm(Storm,kafka,redis)
Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark mllib,spark graphx)
Python(python,spark python)
云计算平台(docker,kvm,openstack)
名词解释
一、Linux
lucene： 全文检索引擎的架构
solr： 基于lucene的全文搜索服务器，实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面。
二、Hadoop
HDFS： 分布式存储系统，包含NameNode，DataNode。NameNode：元数据，DataNode。DataNode：存数数据。
yarn： 可以理解为MapReduce的协调机制，本质就是Hadoop的处理分析机制，分为ResourceManager NodeManager。
MapReduce： 软件框架，编写程序。
Hive： 数据仓库 可以用SQL查询，可以运行Map/Reduce程序。用来计算趋势或者网站日志，不应用于实时查询，需要很长时间返回结果。
HBase： 数据库。非常适合用来做大数据的实时查询。Facebook用Hbase存储消息数据并进行消息实时的分析
ZooKeeper： 针对大型分布式的可靠性协调系统。Hadoop的分布式同步等靠Zookeeper实现，例如多个NameNode，active standby切换。
Sqoop： 数据库相互转移，关系型数据库和HDFS相互转移
Mahout： 可扩展的机器学习和数据挖掘库。用来做推荐挖掘，聚集，分类，频繁项集挖掘。
Chukwa： 开源收集系统，监视大型分布式系统，建立在HDFS和Map/Reduce框架之上。显示、监视、分析结果。
Ambari： 用于配置、管理和监视Hadoop集群，基于Web，界面友好。
二、Cloudera
Cloudera Manager： 管理 监控 诊断 集成
Cloudera CDH：(Cloudera's Distribution，including Apache Hadoop) Cloudera对Hadoop做了相应的改变，发行版本称为CDH。
Cloudera Flume： 日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用来收集数据。
Cloudera Impala： 对存储在Apache Hadoop的HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL。
Cloudera hue： web管理器，包括hue ui，hui server，hui db。hue提供所有CDH组件的shell界面的接口，可以在hue编写mr。
三、机器学习/R
R： 用于统计分析、绘图的语言和操作环境，目前有Hadoop-R
mahout： 提供可扩展的机器学习领域经典算法的实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等，且可通过Hadoop扩展到云中。
四、storm
Storm： 分布式，容错的实时流式计算系统，可以用作实时分析，在线机器学习，信息流处理，连续性计算，分布式RPC，实时处理消息并更新数据库。
Kafka： 高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据（浏览，搜索等）。相对Hadoop的日志数据和离线分析，可以实现实时处理。目前通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理
Redis： 由c语言编写，支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value型数据库。
五、Spark
Scala： 一种类似java的完全面向对象的编程语言。
jblas： 一个快速的线性代数库（JAVA）。基于BLAS与LAPACK，矩阵计算实际的行业标准，并使用先进的基础设施等所有的计算程序的ATLAS艺术的实现，使其非常快。
Spark： Spark是在Scala语言中实现的类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架，除了Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是job中间输出结果可以保存在内存中，从而不需要读写HDFS，因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce算法。可以和Hadoop文件系统并行运作，用过Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。
Spark SQL： 作为Apache Spark大数据框架的一部分,可用于结构化数据处理并可以执行类似SQL的Spark数据查询
Spark Streaming： 一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大数据流式数据的能力。
Spark MLlib： MLlib是Spark是常用的机器学习算法的实现库，目前(2014.05)支持二元分类，回归，聚类以及协同过滤。同时也包括一个底层的梯度下降优化基础算法。MLlib以来jblas线性代数库，jblas本身以来远程的Fortran程序。
Spark GraphX： GraphX是Spark中用于图和图并行计算的API，可以在Spark之上提供一站式数据解决方案，可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业。
Fortran： 最早出现的计算机高级程序设计语言，广泛应用于科学和工程计算领域。
BLAS： 基础线性代数子程序库，拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序。
LAPACK： 著名的公开软件，包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题，如求解线性方程组、线性最小二乘问题、特征值问题和奇异值问题等。
ATLAS： BLAS线性算法库的优化版本。
Spark Python： Spark是由scala语言编写的，但是为了推广和兼容，提供了java和python接口。
六、Python
Python: 一种面向对象的、解释型计算机程序设计语言。
七、云计算平台
Docker： 开源的应用容器引擎
kvm： (Keyboard Video Mouse)
openstack： 开源的云计算管理平台项目