kafka为什么适合大数据场景 websocket和mq区别？
websocket和mq区别？
Mq s的实时性不够高，不适合高速数据采集和传输，websock
大数据有什么技术，大数据技术内容介绍？
一、大数据的基础阶段
大数据基础阶段要掌握的技术有:Linux、Docker、KVM、MySQL Foundation、Oracle Foundation、MongoDB、redis和hadoopmapreduce hdfs yarn。
二、大数据存储阶段
大数据存储阶段要掌握的技术有:hbase、hive、sqoop等。
第三，大数据架构设计阶段
大数据架构设计阶段需要掌握的技术有:Flume distributed、Zookeeper、Kafka等。
第四，大数据的实时计算阶段
大数据实时计算阶段需要掌握的技术有:Mahout、Spark、storm。
动词 （verb的缩写）大数据数据采集阶段
大数据的数据获取阶段需要掌握的技术有:Python和Scala。
第六，大数据业务的实际阶段
大数据业务实战阶段需要掌握的技术包括:企业大数据处理业务场景实际操作、需求分析、解决方案实施、综合技术实际应用。
大数据主要学习哪些内容？
这是一个非常好的问题。作为一个IT从业者，一个教育工作者，我来回答一下。
大数据经过多年的发展，已经逐渐形成了比较庞大系统的知识体系，整体技术成熟度已经比较高，所以学习大数据技术也会有比较好的学习体验。
因为大数据涉及的内容非常多，而且大数据技术也与行业息息相关，所以在学习大数据的时候，可以从技术的角度，也可以基于行业来学习大数据。对于学生来说，可以从大数据技术体系中学习，对于职场人来说，可以结合自己的行业和工作任务学习大数据。
无论是学生还是职场人士，想要学习大数据，需要掌握以下基本内容:
第一:计算机基础知识。学习大数据技术，计算机基础知识非常重要，其中操作系统、编程语言、数据库等知识是必须要学的。编程语言可以向Python学习，如果以后想从事专业的大数据开发，也可以向Java学习。计算机基础知识学习起来比较难，要注意实验在学习过程中的作用。
第二:数学统计基础知识。大数据技术体系的核心目的是 "数据价值 "，而数据价值的过程必然离不开数据分析。作为数据分析基础的数学和统计学知识更为重要。数学和统计学的基础对大数据从业者未来的成长空间有着重要的影响，所以一定要重视这两方面知识的学习。
第三:大数据平台的基础。大数据开发和大数据分析离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及分布式存储、分布式计算等基础功能。掌握大数据平台，也会形成对大数据技术体系的深刻理解。对于新手来说，可以从Hadoop和Spark入手。
本人从事互联网行业多年，目前在读计算机专业研究生。我的主要研究方向是大数据和人工智能。我会陆续写一些互联网技术方面的文章，有兴趣的朋友可以关注我。我相信我一定会有所收获。
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