学大数据，在前期主要是打基础，包括java基础和Linux基础，而后才会正式进入大数据技术的阶段性学习。

Linux学习主要是为了搭建大数据集群环境做准备，所以以Linux系统命令和shell编程为主要需要掌握的内容。

而Java，主要是Java SE，涉及到比较多需要掌握的内容，包括掌握java语言中变量，控制结构，循环，面向对象封装等内容;掌握面向对象，IO流，数据结构等内容;掌握反射，xml解析，socket，线程以及数据库等内容。

Java EE，需要掌握的内容不多，掌握html，css，js，http协议，Servlet等内容;掌握Maven，spring，spring mvc，mybatis等内容基本上就够用了。

具备以上的基础之后，进入大数据技术框架的学习，利用Linux系统搭建Hadoop分布式集群、使用Hadoop开发分布式程序、利用Zookeeper搭建Hadoop HA高可用、Shell脚本调用等对大数据技术框架有初步的了解。

对于Hadoop，涉及到相关系统组件，都需要逐步学习掌握，包括理解和掌握Mapreduce框架原理，使用Mapreduce对离线数据分析，使用Hive对海量数据存储和分析，使用MySQL数据库存储元数据信息使用正则表达式，使用Shell脚本，使用Mapreduce和Hive完成微博项目部分功能开发，学会使用flume等。

要能够对hbase数据库不同场景进行数据的crud、kafka的安装和集群常用命令及java api的使用、能够用scala语言为之后spark项目开发奠定基础，学会使用sqoop;

要掌握spark核心编程进行离线批处理，sparkSQL做交互式查询，sparkStreaming做实时流式运算，spark原理的深入理解，spark参数调优与运维相关的知识。

关于小白入门大数据需要掌握哪些知识，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。