如何讓學生學習大數據技術？

謝謝邀請回答！！！

俗話說：興趣是第一老師。我認為，當你選擇學習一門課程和技能時，你的個人興趣是至關重要，對于學習像大數據這樣抽象的技能更是如此。那么，如何學好大數據呢？我建議主要有以下3個方面：

1.學習Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎。主要深入學習Java的標準版JavaSE就可以，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts等課程了解就可以，當然學習Hibernate或Mybites的原理也有必要，增加你對Java操作數據庫的理解，同時要學好Linux，對你快速掌握大數據相關技術有很大的裨益，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase等大數據軟件的運行環境和網絡環境配置。

2.當我們掌握了大數據的基礎后，還需學習哪些大數據技術？當然最關鍵的是學習Hadoop技術，它包括：HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲數據的地方，MapReduce是對數據進行處理計算，YARN是體現Hadoop平臺概念的重要組件，有了它大數據生態體系的其它軟件就能在hadoop上運行了。

3.學了以上大數據的技能后，可以作為你學大數據的一個節點。可以主要考慮進一步學習以下幾個技能：

（1）學習Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時，就會用到它，以后要學的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息。

（2）學習Mysql：我們學習完大數據的處理知識后，接下來要學習小數據的處理工具mysql數據庫，你能在Linux上把它安裝好，運行起來，配置簡單的權限，修改root密碼，創建數據庫。

（3）學習Sqoop：這個是用于把Mysql里的數據導入到Hadoop里，也可以直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上。

（4）學習Hive：對于會SQL語法的來說，它就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapReduce程序。

（5）學習Oozie：它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，如出錯會給你發報警，并能幫你重試程序，最重要的是，還能幫你配置任務的依賴關系。

（6）學習Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL數據庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的，它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。

（7）學習Kafka：數據多了同樣也需要排隊處理，利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，可以與Flume的工具配合使用。

（8）學習Spark：它是用來彌補基于MapReduce處理數據速度上的缺點，其特點主要有：把數據裝載到內存中計算，而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬盤，特別適合做迭代運算。

總而言之，要學好大數據這門課程，不但要有刻苦認真、持之以恒的學習精神，而且還要向該行業的高手們討教學習經驗，采取理論知識與實操相結合的學習方法等，我相信你的付出必有所收獲！！???