大数据时代不仅带来了先进的技术，也带来了很多求职机会，很多人都开始转型学习大数据知识，那么学大数据需要具备什么基础和知识点?来看看下面的详细介绍吧。
学大数据需要具备什么基础和知识点?学大数据基础包含涵盖大数据体系中的技术点，包括但不限于Linux、Zookeeper、Hadoop、Yam、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、lmpala、Hue、Oozie、Storm、Kafka、Spark、Soark RDD、Spark SQL、Soark Streaming、Sqoop、Flume、CDH、Scala、Hbase、Flink、机器学习等，将离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算中的技术点全面覆盖。
学大数据需要具备的基础：
1、Linux
大数据相关软件都在Linux上运行，学好Linux快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，更好理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，少踩坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。
2、Hadoop
大数据代名词，Hadoop包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，有个特点就是不管多大的数据只要给时间就能把数据跑完，但时间可能不是很快所以叫数据的批处理。
3、Zookeeper
安装Hadoop的HA的时候就会用，Hbase也会用到。用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用的软件对有依赖，对于我们个人来讲只需要把安装正确，让正常的run起来就可以了。
4、Mysql
学习完大数据的处理，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。
5、Sqoop
把Mysql里的数据导入到Hadoop里。直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
6、Hive
这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?和Pig差不多掌握一个就可以了。
7、Oozie
管理Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。