大数据技术学什么的

技术是学习分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术的专业。以下是技术学习的相关内容：

一、技术课程体系

1. 专业导论：介绍技术的背景、基本概念和发展趋势。

2. 面向对象程序设计（Java）：学习面向对象的编程思想和Java语言的基础知识。

3. 操作系统原理：深入了解操作系统的工作原理和管理技术。

4. Linux系统运维技术：学习Linux操作系统的基本命令、配置和管理技术。

5. 云数据中心基础：了解云计算基础知识和云数据中心的架构与管理技术。

6. 数据库原理及应用：学习数据库的设计与管理方法，以及数据库应用开发的基本技术。

7. Hadoop平台集群部署与开发：掌握Hadoop分布式计算平台的原理、架构和开发技术。

8. Python编程基础：学习Python语言的语法、基本数据结构和编程技巧。

二、技术的学习重点

1. 离线数仓：学习大规模数据的批处理技术，如Hadoop MapReduce框架和Spark。

2. 实时仓库：学习实时数据处理技术，如Storm和Flink。

3. 数据挖掘：学习通过挖掘中的模式和趋势来发现有价值的信息。

4. 机器学习：学习训练模型来进行预测和决策，以分析中的隐藏规律。

5. 数据统计分析：学习数据统计方法和技术，以解决实际问题。

6. 数据可视化：学习将以图表等形式展示，以便更好地理解和传达数据。

三、Hadoop生态系统

技术常用的技术主要基于Hadoop生态系统。Hadoop是一个分布式系统基础架构，它通过将数据存储和加工过程分布在多台计算机上，实现并行处理，提高处理效率。Hadoop生态系统包括以下重要组件：

1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）：用于存储大规模数据的分布式文件系统。

2. MapReduce：用于并行计算的编程模型和框架。

3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：用于资源管理和作业调度的集群管理系统。

4. Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询接口。

5. Spark：高速、通用的集群计算系统，具有更快的计算速度和更丰富的功能。

四、技术的跨学科性质

技术专业属于交叉学科，主要依托统计学、数学和计算机三大支撑性学科，并在生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等应用拓展性学科中应用。这意味着技术的学习还需要涉及数据采集、数据预处理、计算机网络技术、Web前端技术等相关领域的知识。

技术专业的学习内容涵盖了分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术。通过学习的课程体系和相关内容，可以掌握离线数仓、实时仓库、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、数据可视化等技术，为在领域进行实际应用和研究奠定基础。同时，技术的跨学科性质也要求学习者具备统计学、数学、计算机网络技术、Web前端技术等相关领域的知识。