大数据技术学什么

技术是指在背景下进行数据分析、处理和应用的技术。技术涵盖离线数仓、实时仓库等内容，同时也需要通过实战项目进行实践。下面将详细介绍技术的学习内容。

1. 离线数仓

离线数仓是处理的重要环节，主要通过离线批量处理方式来构建数据仓库，一般使用Hadoop等分布式计算框架。在学习离线数仓时，需要掌握以下内容：

a. 数据采集：了解数据采集的方法和技术，如网络爬虫、API接口等，以获取大量数据进行后续处理。b. 数据清洗：学习数据清洗的技术和方法，进行数据质量检查、去除重复数据、填充空缺值等。c. 数据存储：熟悉Hadoop等分布式计算框架，了解分布式文件系统HDFS以及分布式数据库HBase、Cassandra等，用于存储大规模数据。d. 数据处理：掌握MapReduce编程模型，熟悉Hadoop生态圈工具，如Hive、Pig等，进行数据处理和转换。

2. 实时仓库

实时仓库是处理实时数据的关键技术，主要用于快速响应和处理实时数据流。在学习实时仓库时，需要注意以下几点：

a. 流式计算：了解流式计算的概念和原理，学习使用流式计算框架，如Storm、Flink等，进行实时数据处理。b. 数据存储：熟悉实时数据存储的技术和方法，如使用分布式消息队列Kafka、流式存储引擎Redis等。c. 数据处理：学习使用流式计算框架进行实时数据处理，如实时计算、实时过滤、实时聚合等。d. 实时监控：了解监控系统的原理和方法，掌握如何构建实时监控系统，对实时数据进行实时监控和反馈。

3. 数据分析与挖掘

数据分析与挖掘是技术的核心内容，主要用于发现数据中的模式和关联性。在学习数据分析与挖掘时，需要注意以下几个方面：

a. 统计学基础：掌握统计学的基本概念和方法，了解统计学在数据分析中的应用。b. 数据挖掘算法：学习常用的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则挖掘等，了解其原理和应用场景。c. 机器学习：熟悉机器学习的基本概念和算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，用于构建数据模型。d. 数据可视化：学习使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，将数据进行可视化分析和展示。

4. 云计算技术

云计算是新兴的数字产业，与技术密切相关。学习云计算技术可以提供更好的就业机会。在学习云计算技术时，需要掌握以下内容：

a. 云计算基础：了解云计算的基本概念和原理，掌握云计算中的虚拟化和资源管理技术。b. 云存储：学习云存储的技术和方法，掌握云存储服务的使用和管理。c. 云计算平台：熟悉常用的云计算平台，如AWS、Azure等，了解其服务和功能。d. 云计算安全：学习云计算安全的方法和技术，了解云计算中的安全风险和防护措施。

技术学习的内容涵盖离线数仓、实时仓库、数据分析与挖掘、云计算技术等前沿技术。通过学习这些内容，可以成为一名掌握相关知识和技能的专业人士，为各行各业的数据应用提供支持和解决方案。