学习大数据必须掌握的技术
Hadoop
高效、可靠、可伸缩的Hadoop——能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。hadoop擅长日志分析，facebook就用Hive来进行日志分析。
Hive
Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。hive的工作模式是:提交一个任务，等到任务结束时被通知，而不是实时查询。相对应的是，类似于Oracle这样的系统当运行于小数据集的时候，响应非常快。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL）——这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
难易程度分析：
Spark
Spark使用简单，而且可以支持所有重要的大数据语言，如Scala、Python、Java、R等。同时，它还拥有强大的生态系统，且成长迅速，对microbatching/batching/SQL的支持也很简单。最重要的是，Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Python
Python的特点是面向对象的解释性的脚本语言，支持多态、继承等高级概念，在Python里使用OOP十分容易 没有C++、Java那样复杂。Python的使用是完全免费的，同时对用户的提问提出快速的支持。