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學習大數據需要具備以下基礎:
1.編程語言基礎:大數據處理通常使用編程語言進行實現，因此需要掌握至少—門編程語言，例如Java、Python或 Scala等。對于不同的大數據處理框架，不同的編程語言會有不同的適用性。
2.數據庫基礎:大數據處理通常需要使用關系型數據庫或 NoSQL 數據庫進行數據存儲和管理。因此，需要掌握SQL語言和關系型數據庫的基本知識，以及 NoSQL數據庫的概念和使用方法。
3.統計學和數學基礎:大數據處理通常需要用到統計學和數學知識，例如概率論、線性代數、微積分、多元統計等。這些知識可以幫助你理解大數據處理的算法和模型，并夠進行數據分析和挖掘。
4.操作系統和網絡基礎:大數據處理通常需要在分布式系統中進行，因此需要掌握操作系統和網絡基礎知識，例如Linux、TCP/IP網絡協議等。
5.大數據處理框架和工具:需要了解常用的大數據處理框架和工具，例如Hadoop.Spark、Storm、Flink等，了解其原理和使用方法。
總之，學習大數據需要有較扎實的編程基礎、數學和統計學基礎，并掌握大數據處理框架和工具的使用方法。大數據處理的復雜性和挑戰性比較高，需要不斷學習和實踐。
其他答案
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學習大數據需要計算機基礎知識;數據庫知識;數學和統計學知識。大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在采用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。
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需要掌握的技能:一個分布式存儲底座，如HDFS，一個支持SQL的實時數據引擎，HBase或者Cassandra一個流處理技術引擎Flink 一個批處理引擎Spark、EMR 數據互通的工具DTS，如對象存儲之間的數據傳輸Distcp，各個組件的連接器sqoop等一個離線數倉分享套件Hive，以及加速查詢的索引構建工具clickhouse，其他輔助在線存儲，分布式KV、對象存儲等
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