济南公司数据分析指出，大数据本质上也是数据，但它具有新的特点，包括数据格式多样，数据量大，数据源广泛，数据增长速度快等。你能自学大数据技术吗?大数据应该如何自学?

通过以下几个问题了解我们应该学习哪些技术:

如何从广泛的来源收集和总结数据?相应的工具如sqoop、Cammel、dataX出现。

数据采集后如何存储数据?对应于HDFS、tf、GFS等分布式文件存储系统。

数据存储后，如何快速计算出你想要的结果?相应的分布式计算框架如MapReduce解决了这一问题;然而，编写MapReduce需要大量的Java代码，因此出现了hive、pig等将SQL转换为MapReduce的解析引擎;普通MapReduce处理数据只能批量处理，时延太长。为了获得每条数据输入的结果，出现了像storm / jstorm这样的低延迟流计算框架;但是，如果同时需要批处理和流处理，我们必须按照上面的方法构建两个集群。

要提高工作效率，我们应该掌握哪些工具:

Hue, Zepplin:图形化的任务执行管理，结果查看工具。

Scala语言:编写spark程序的最佳语言。当然，您也可以选择python。

Python语言:用于编写一些脚本。

Allluxio、kylin等:通过对存储的数据进行预处理来加快操作速度的工具。

济南公司数据分析指出，以上是针对计划从技术点和工具的使用开始独立学习的学生的学习计划。任何技术都可以通过自学掌握。如果你有一定的技术基础，那就是最好的状态。如果你是零基础的学生，你需要仔细考虑自学是否真的适合你。建议零基础学生通过培训来学习，这样不会消耗太多的时间和成本。