大数据本身是一种现象而不是一种技术。大数据技术是一系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的数据处理技术。
随着互联网的不断发展，越来越多的人都希望能够通过参加培训或者自学来实现对大数据技术的学习，而今天我们就一起来了解下，大数据技术学习都需要掌握哪些技术知识。
自学或者参加培训学习大数据需要掌握哪些技术
1、Java
大数据框架大多采用Java语言进行开发，并且几乎全部的框架都会提供JavaAPI。Java是目前比较主流的后台开发语言，所以网上免费的学习资源也比较多。当然了，参加培训学习大数据，无论是时间成本还是学习效果都是比自学要强很多的。
2、Scala
Scala是一门综合了面向对象和函数式编程概念的静态类型的编程语言，它运行在Java虚拟机上，可以与所有的Java类库无缝协作，著名的Kafka就是采用Scala语言进行开发的。
为什么需要学习Scala语言?这是因为当前火的计算框架Flink和Spark都提供了Scala语言的接口，使用它进行开发，比使用Java8所需要的代码更少，且Spark就是使用Scala语言进行编写的，学习Scala可以帮助你更深入的理解Spark。
3、构建工具
这里需要掌握的自动化构建工具主要是Maven。Maven在大数据场景中使用比较普遍，主要在以下三个方面：
管理项目JAR包，帮助你快速构建大数据应用程序;
不论你的项目是使用Java语言还是Scala语言进行开发，提交到集群环境运行时，都需要使用Maven进行编译打包;
大部分大数据框架使用Maven进行源码管理，当你需要从其源码编译出安装包时，就需要使用到Maven。
4、开发工具
这里推荐一些大数据常用的开发工具：
JavaIDE：IDEA和Eclipse都可以。从个人使用习惯而言，更倾向于IDEA;
VirtualBox：在学习过程中，你可能经常要在虚拟机上搭建服务和集群。VirtualBox是一款开源、免费的虚拟机管理软件，虽然是轻量级软件，但功能很丰富，基本能够满足日常的使用需求;
MobaXterm：大数据的框架通常都部署在服务器上，这里推荐使用MobaXterm进行连接。同样是免费开源的，支持多种连接协议，支持拖拽上传文件，支持使用插件扩展;
TranslateMan：一款浏览器上免费的翻译插件(谷歌和火狐均支持)。它采用谷歌的翻译接口，准确性非常高，支持划词翻译，可以辅助进行官方文档的阅读。
大数据是以数据为原材料，利用多种技术手段，得出有价值的信息，目前，大数据市场十分火爆，在社会治理和企业管理等领域起到不容忽视的作用。