大数据需要学习什么框架，什么生态圈？
主要有以下四种流行的框架。
Hadoop
Hadoop无疑是大数据领域的第一站。这个由Apache基金会开发的分布式基础设施有一个广阔的生态系统。Hadoop提出的Map和Reduce的计算简洁优雅，实现了大量的算法和组件。然而，因为Hadoop的计算任务需要在集群的多个节点上多次读写，在速度上会稍逊一筹，但是Hadoop的吞吐量也是其他框架无法比拟的。
暴风雨
Storm是Twitter的一个开源大数据框架。Hadoop有不同的批处理模式，Storm采用的是流式计算框架。但Storm与Hadoop的相似之处在于，它也提出了两个计算角色，Spout和Bolt。举一个通俗的例子来说明Storm和Hadoop的区别。Hadoop类似于水桶，而Storm类似于水龙头。要取水，Hadoop一桶一桶背，Storm只需要打开水龙头。风暴流计算框架使用内存，在延迟上有优势，但不会持久化数据。Storm对Java、Ruby、Python等语言都有很好的支持。
火花
Spark大数据框架作为Hadoop的升级版，是一个混合计算框架，Spark自带实时流处理工具。Spark也可以集成Hadoop，而不是MapReduc
大数据时代，大数据培训都学些什么呢？
大数据培训首先要教的是符合企业发展需求的技术，另外就是要学习开发人员应该具备的思考相关问题的逻辑思维。
让让我们看看大数据需要学习什么:
第一阶段，JavaSE基础核心。
第二阶段，数据库的关键技术。
第三阶段，大数据基础的核心
第四阶段，星火生态系统框架amp大数据高薪精选。项目
第五阶段星火生态系统框架amp企业无缝对接项目
第六阶段，Flink流数据处理框架。
另外，建议你可以去哔哩哔哩看视频自学。也看你能不能接受聊天，推荐上思谷大数据了解一下。