大数据都会学习什么框架？必备的技能是哪个？

技术框架本身并不难，解决相同问题的框架也很多，重点是我们解决问题的思想和架构思路，目前比较热的概念是中台化，大数据领域在于构建数据中台，重点解决企业全业务数据整合、分析，对业务系统来说目的在于提供一套标准化的易用的、灵活的数据接入和输出的平台服务，提升企业的数据共享能力！

一、数据可视化

R不仅是编程语言，同时也R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。在此，推荐大家看一本书，这本书叫做《R数据可视化手册》。《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统，指导读者通过绘图系统实现数据可视化。书中提供了快速绘制高质量图形的150多种技巧，每个技巧用来解决一个特定的绘图需求。

Python 出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一些功能。

ECharts和D3.js 是基于HTML5 的两个纯Java图表库，它们提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。其拥有混搭图表、拖拽重计算、制作数据视图、动态类型切换、图例开关、数据区域选择、值域漫游、多维度堆积等非常丰富的功能。

Excel中大量的公式函数可以应用选择，使用Microsoft Excel可以执行计算，分析信息并管理电子表格或网页中的数据信息列表与数据资料图表制作，可以实现许多方便的功能，带给使用者方便。事实上，Excel完全可以满足大家日常工作中图表制作和数据可视化的需求，所以，想要进入大数据行业，学好Excel是基础。

很多没有编程、数据分析基础的人，认为学习数据分析是一件很难的事情。但是这并不妨碍我们可通过一些有意思的方法，把学习变得简单、高效。

进入一个全新的领域之前，最好能够对这个领域的知识体系、技能模型有全面的了解，这样你能知道哪些是应该学习，哪些是暂时不用学的，知道什么样的路径适合自己的状况。

基于数据分析这个技能，我准备了一份“超级技能地图”，帮你快速认识数据分析的技能模块，以及不同的分支下，有哪些必备的技能，以及有哪些好用的资源。

这一张图，可以帮助你快速认识数据分析这个领域，即便你从未接触过相关的内容，也可以很清晰地建立数据分析知识框架。

从你这个问题看来，你是打算进行初步的学习？然而这并不像是编程语言那样，先掌握语法然后找一个流行框架就可以学起来，比如，java之于spring。我建议你先看看我之前的有关大数据的介绍：

大数据是个名词，所以没法“操作”。如果你想了解大数据的前世今生，要从企业内部的数据仓库说起。企业提供产品或者服务的时候，通常会在整个业务流程中产生若干数据，涉及的领域越多、周期越长产生的数据就越多。比如，顺丰每天仅仅面单数据就能达到千万级的数量，更不要说后面还有结算、发票、分成等等衍生的业务数据。所以，在这么大量的数据产生之后，如果仅仅是提供“查询”功能，那就太浪费了，此时就产生了从数据仓库升级到“大数据”的契机：将大量的多维度的数据整合在一起，进行“在线分析”，也就是OLAP，可以有助于辅助决策——这是面向企业内部的应用。如果这些数据包含了大量的用户信息，比如BAT从所有的APP、游戏、软件等等产品搜集到了某些或某个特定用户的行为记录，就可以更有针对性的发布广告、推荐产品——这是互联网公司占比最高的利润来源。但是，想要进行大数据“操作”，前提是要有数据，其次是要有模型，最后还要有利润点，不然没有哪个公司会去做不赚钱的业务——至少也要是可能会赚钱的业务。

前面是从业务角度考察大数据，从技术上看，主要覆盖了数据搜集、数据存储、数据处理、数据分析、建模、预测等等一系列的流程。有些框架属于存储软件、有些属于计算框架、有些属于机器学习，所以你需要先了解一下从事哪一个行业、哪一个业务方向以及具体的技术角色，然后再考虑“框架”问题。或者也可以先找一门网课学习一下“数据分析”、“大数据应用”这样的课程，毕竟大数据已经进入了太广泛的领域，不是一个人能够全面掌握所有细节的了，而且不同的细分领域所使用的技术也有很大区别，甚至不同公司都可能偏向不同的实现技术。以上仅供参考。

大数据开发培训已经成为了现在越来越多想要学习IT编程的人的选择，大数据开发工程师也是各公司争相争夺的金领人才之一，在当今科技发展非常迅速的社会里，大数据技术受到了越来越多的关注，越来越多人把职业规划投向了大数据开发。许多人在此选择了大数据培训学习，在大数据学习的过程中框架做为其中重要的一个学习内容，是学员必须要掌握的知识点，那么大数据培训课程中都学习那些框架呢？

1、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，他以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、低成本的特点。

2、Hadoop hdfs–分布式文件系统

将文件分成多个block，分散存储到不同的节点上，并提供多副本，保证数据容错性能。

3、Hadoop yarn–资源的调度和管理平台

你问的问题非常的专业。我下面给你简单总结一下，大数据学习必备的三个框架是Hadoop，Spark，Storm。

Hadoop擅长离线分析，实时是短项。

Storm用流数据来处理，非常容易的就可以突破瓶颈，正好弥补了Hadoop的弱项。

由于有成熟的技术和足够的企业应用案例，所以相比于Spark，Hadoop的应用前景会更好。

因此，建议你从hadoop学起，这样才能保证你学的大数据，能够很快得以有效的应用。