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大数据技术的学习涉及多个方面，主要包括以下几个方面：
1. 数据存储和处理技术：包括文件系统、分布式文件系统、数据库、NoSQL等。需要学习相关的数据结构、算法，数据存储、检索、更新、删除等操作。
2. 大数据平台和工具：涉及到集群部署、配置和管理，任务调度和运行管理，如Hadoop、Spark、Hive等等。
3. 数据分析与挖掘：学习如何使用各种工具和算法处理和挖掘大规模的数据。例如机器学习、深度学习、数据可视化和数据挖掘等。
4. 大数据架构设计：学习如何设计大规模的分布式系统，以应对高并发和大数据量的情况。要了解如何使用云服务、容器化等技术来构建大数据平台等等。
大数据技术主要学什么?大数据技术涉及多个方面的技术和知识，需要学分析、计算机编程和数据科学等相关知识来理解和运用。同时，在学习的过程中还需要注重实践和实际项目的经验和实践。
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3. 数据分析与挖掘：学习如何使用各种工具和算法处理和挖掘大规模的数据。例如机器学习、深度学习、数据可视化和数据挖掘等。
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2024-12-27
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