flink和spark的区别？
flink: 由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用java和Scala编写的分布式流数据流引擎。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。
spark: 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 。现在形成一个高速发展应用广泛的生态系统。
大数据开发学历要求？
大数据开发是一个相对新兴的领域，对于学历的要求并不是非常高，但是需要具备一定的计算机知识和编程技能。
1. 扎实的计算机基础知识，掌握数据结构、算法、操作系统、计算机网络等基本知识；
2. 掌握一种或多种编程语言，如Java、Python、Scala等，并能够熟练使用开发工具；
3. 熟悉数据存储和管理技术，如MySQL、NoSQL、Hadoop、Hive、HBase等；
4. 熟悉大数据处理和分析框架，如Spark、Flink、Storm等；
5. 具备数据挖掘和数据分析的基本知识，能够使用常用的数据挖掘和分析工具，如R、SAS等；
虽然大数据开发人员的学历要求并不是非常高，但是一些优秀的大数据开发人员通常具有本科或以上的计算机相关学历，这些人在学习过程中掌握了更多的基础知识和技能，有助于更好地理解和应用大数据开发技术。
大数据和Hadoop什么关系？为什么大数据要学习Hadoop？
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据***集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节。
Hadoop是一个由Apache基金***开发的分布式系统基础架构，是用J***a语言开发的一个开源分布式计算平台，适合大数据的分布式存储和计算平台。
Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，本身就是大数据平台研发人员的工作成果，Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台。
由于Hadoop是一个开源的大数据系统平台，所以你们听得最多。除了Hadoop平台外，还有其他系统平台。
所以，大数据不等于Hadoop，大数据与Hadoop也不是包含关系。
大数据和Hadoop什么关系？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。
首先，大数据本身涉及到一个庞大的技术体系，从学科的角度来看，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到社会学、经济学、医学等学科，所以大数据本身的知识量还是非常大的。
从当前大数据领域的产业链来看，大数据领域涉及到数据***集、数据存储、数据分析和数据应用等环节，不同的环节需要***用不同的技术，但是这些环节往往都要依赖于大数据平台，而Hadoop则是当前比较流行的大数据平台之一。
Hadoop平台经过多年的发展已经形成了一个比较完善的生态体系，而且由于Hadoop平台是开源的，所以很多商用的大数据平台也是基于Hadoop搭建的，所以对于初学大数据的技术人员来说，从Hadoop开始学起是不错的选择。
当前Hadoop平台的功能正在不断得到完善，不仅涉及到数据存储，同时也涉及到数据分析和数据应用，所以对于当前大数据应用开发人员来说，整体的知识结构往往都是围绕大数据平台来组织的。随着大数据平台逐渐开始落地到传统行业领域，大数据技术人员对于大数据平台的依赖程度会越来越高。
当前从事大数据开发的岗位可以分为两大类，一类是大数据平台开发，这一类岗位往往是研发级岗位，不仅岗位附加值比较高，未来的发展空间也比较大，但是大数据平台开发对于从业者的要求比较高，当前有不少研究生在毕业后会从事大数据平台开发岗位。
另一类是大数据应用开发岗位，这类岗位的工作任务就是基于大数据平台（Hadoop等）来进行行业应用开发，在工业互联网时代，大数据应用开发岗位的数量还是比较多的，而且大数据应用开发岗位对于从业者的要求也相对比较低。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和[_a***_]领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据***集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
Hadoop是一个由Apache基金***开发的分布式系统基础架构，是用J***a语言开发的一个开源分布式计算平台，适合大数据的分布式存储和计算平台。
广义上讲，大数据是时代发展和技术进步的产物。Hadoop只是一种处理大数据的技术手段。
hadoop可以说是大数据领域最早的处理框架了，起初仅包含了海量数据的存储HDFS，海量数据的处理MapReduce，分别是基于谷歌的两篇论文实现的，可以说hadoop是大数据开发的基础。其底层一些设计思想也影响后来几代大数据开发框架，像Spark就是为了解决Hadoop的MapReduce执行速度而诞生的，要想学习Spark、Flink，首先也是要学习Hadoop体系的。另外Hadoop体系的HDFS、Yarn等也在Spark集群、Flink集群有着广泛的应用。
首先呢？要知道什么是大数据
Hadoop是由j***a语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce。
HDFS是一个分布式文件系统：引入存放文件元数据信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode，对数据进行分布式储存和读取。
MapReduce是一个分布式计算框架：MapReduce的核心思想是把计算任务分配给集群内的服务器里执行。通过对计算任务的拆分（Map计算/Reduce计算）再根据任务调度器（JobTracker）对任务进行分布式计算。
我讲了这么多，Hadoop就是处理大数据其中的技术
学大数据，都学习哪些内容，要学多久？
学习大数据很多的初学者一开始的时候对于大数据学习学习的内容有那些？要学习多久？零基础难不难学习？等一系列问题都存在一大堆的疑问，今天小编就针对这个问题为大家来一一解答。
既然是学习大数据及时，那我们第一时间就应该是去了了解一下什么是大数据，大数据都要学习那些知识，只有知道了这俩点我们才能够更好的进行下边的学习。
第一阶段：J***aSE基础核心
第二阶段：数据库关键技术
第三阶段：大数据基础核心
第四阶段：Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据***集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而***用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：
第一，数据体量巨大
从TB级别，跃升到PB级别。
很多初学者在学习大数据之前往往都有这样一个疑问，那就是学习多久才能掌握相关的技术，达到就业岗位的要求？
要想知道类似问题的答案需要从多个角度来分析，大数据本身涉及到一系列围绕数据的相关技术，这些技术涉及到大数据平台技术、大数据开发技术、数据分析技术、数据呈现技术、数据***集整理技术等等，这些技术既有区别又有联系，相关技术也都有相对应的岗位，所以作为学习者来说应该选择一个细分方向来学习，而不能简单的说学习大数据。
目前大数据的相关岗位以大数据开发、大数据分析、大数据运维居多，所以就从这几个方面来简单的分析一下需要学习哪些知识，以及一个大致的学习周期。
大数据开发是基于大数据平台进行的功能性开发，学习可以分为三个阶段，分别是编程语言、大数据平台和案例开发。编程语言往往以学习J***a、Python和Scala居多，通常情况下编程语言的学习是比较耗费时间的，按照历史经验来看，对于没有编程语言的人来说，入门编程语言大概需要3个月左右的时间。看一下同一个操作***用Python、Scala和J***a编写的代码实现过程：
接着要学习一下如何搭建基础的大数据平台，这部分知识对于大数据开发人员来说并不是重点，但是基本的搭建过程是应该掌握的，搭建Hadoop平台和Spark平台往往也需要大量的实验，另外还需要掌握大数据平台的体系结构和功能组成，这部分的学习时间大概需要2个月左右。接着就是在大数据平台下进行项目开发了，这部分学习时间可长可短，一般完成一个综合性的大数据开发实验也需要1个月左右的时间，这样算下来，入门大数据开发大概需要6个月左右的时间。
大数据分析需要学习的内容与大数据开发有一定的区别，大数据分析需要学习各种分析算法以及各种数据分析软件的使用。另外，目前***用机器学习的方式进行大数据分析也是一种比较流行的做法。学习大数据分析也需要了解大数据平台的基础知识、算法知识、机器学习等内容，从学习周期上来说与大数据开发差不多，也需要6个月左右。学习数据分析往往需要具备一定的数学基础，否则需要补学的内容比较多，耗费的时间也比较长。
大数据运维则主要是学习大数据平台的搭建、组件部署、平台测试以及维护等方面的内容，大数据运维需要学习大量的软硬件知识，包括计算机网络知识。总的来说，学习的量也是比较大的，在时间上根据不同的基础可长可短，一般在3到6个月基本上能入门。
大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
