被广泛关注的大数据，这几年在国内的发展，可以说是进入了比较平稳的一个时期，基本上企业对于技术开发人员的要求，都开始与大数据接轨。那么学大数据需要学哪些内容，今天我们从大数据主流技术栈开始，为大家做个简单介绍。
大数据发展速度很快，对技术的需求也在不断更新迭代，从第一代的Hadoop为王，到现在的Hadoop、Spark、Storm、Flink百花齐放，一方面是因为需求的变化，另一方面也是技术生态在不断拓展和完善。
学大数据需要学哪些内容？从就业的角度来考量，那么自然是市场要求什么，就学什么。市场主流的大数据技术栈包括——
1、数据收集层
主要由关系型和非关系型数据收集组件，分布式消息队列构成。
Sqoop/Canal：关系型数据收集和导入工具。
Flume：非关系型数据收集工具，主要是流式日志数据。
Kafka：分布式消息队列，一般作为数据总线使用。
2、数据存储层
主要由分布式文件系统（面向文件存储）和分布式数据库（面向行/列的存储）构成。
HDFS：Hadoop分布式文件系统。
Hbase：构建在HDFS之上的分布式数据库。
Kudu：介于HDFS和HBase之间的基于列式存储的分布式数据库。
3、资源管理与服务协调层
YARN：统一资源管理与调度系统，管理集群中的各种资源。
ZooKeeper：基于简化的Paxos协议实现的服务协调系统。
Mesos：类似于Yarn，也是一个分布式资源管理平台。
4、计算引擎层
主要包括批处理（时间要求低，高吞吐）、交互式处理（时间要求比较高，SQL查询）、流式实时处理（时间要求非常高）三种引擎。
MapReduce：经典的批处理计算引擎，具体良好的扩展性与容错性。
Spark：通用的DAG计算引擎，允许用户充分利用内存进行快速的数据挖掘和分析。
Impala/Presto：开源的MPP系统，允许用户使用标准的SQL处理存储在Hadoop中的数据。
Storm/Spark Streaming：分布式流式实时计算引擎，能够高效的处理流式数据。
Flink：分布式的大数据处理引擎，可以对有限数据流和无线数据流进行有状态的计算。
5、数据分析层
主要为方便用户解决大数据问题而提供的各种数据分析工具。
Hive/Pig/SparkSQL：在计算引擎之上构建的支撑SQL或者脚本语言的分析系统，大大降低了用户进行大数据分析的门槛。
Mahout/MLib：在计算引擎上构建的机器学习库，实现常用的机器学习和数据挖掘算法。
Apache Beam/Cascading：基于各类计算框架而封装的高级API，方便构建复杂的流水线。
关于学大数据需要学哪些内容，大数据主流技术栈，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据在快速发展当中，主流技术栈也在不断更新迭代，作为技术开发人员，也需要保持学习能力，随时跟上技术趋势。
