在大数据时代，随着数据量的爆炸性增长，如何有效地处理、存储和分析这些海量数据成为了一项挑战。为了应对这一挑战，大数据领域逐渐形成了自己的技术栈，这一技术栈包括了各种各样的工具和框架，它们共同构成了一个强大的生态系统。那么，在这个生态系统中，大数据一般是学的什么呢？今天，我们就来探讨一下。

大数据技术栈的组成

大数据技术栈主要由以下几个部分组成：

1. 数据采集与存储

Hadoop：作为大型分布式计算平台之一，Hadoop提供了HDFS（分布式文件系统）用于存储大量的结构化和非结构化数据，以及MapReduce用于批处理任务。

Spark：由于其速度快且内存友好，因此Spark在近年来迅速崛起，并被广泛应用于实时分析和机器学习任务。

NoSQL数据库：如Cassandra、MongoDB等，它们能够高效地处理大量的非结构化或半结构化数据。

2. 数据转换与清洗

Apache NiFi：一个流程控制平台，可以帮助用户自动管理并可视化传输过程中的多种内容，从而确保正确无误地将原始来源转换为合适格式。

Pig/Impala/Hive: Pig是一种高级编程语言，用以定义简洁表达的大规模抽象查询；Impala是一个交互式查询引擎，可以直接访问Hadoop上的Parquet文件；而Hive则是一种SQL-like查询语言，使得可以用标准SQL进行复杂操作。

3. 数据分析与建模

R/Python：作为两个最受欢迎的统计软件包，它们分别提供了丰富的地图库，如ggplot2/R ggvis, 和强大的科学计算能力，如NumPy/Pandas等。

Mahout/Mllib/TensorFlow/Keras/DL4J: Mahout是Apache的一个机器学习项目，Mllib是Scalable Machine Learning库，而TensorFlow、Keras以及DL4J则是深度学习领域中的著名框架。

4. 可视化与报告

Tableau/QlikView/BusinessObjects/Cognos: 这些商业智能解决方案允许用户创建动态仪表板，以便于决策者更直观地理解复杂信息。

实践案例

我们通过几个实际案例来展示如何运用这些工具实现不同层面的功能：

在电信公司，一旦网络流量突破正常范围，就会触发告警，并使用相关工具监控流量源头，以确定问题所在。这通常涉及到日志收集（如Logstash）、实时监控（Flume/Ganglia）以及快速响应策略制定（Alertmanager/Prometheus）。

在金融服务行业，对历史交易记录进行详尽挖掘可能需要结合ETL(Extract, Transform, Load)过程，即先从不同的来源提取原始交易记录，然后通过Pig/Hive/Sqoop进行清洗整理，最终加载至分析平台如Greenplum/HBase或其他关系型数据库中，再利用R/Python或者MLlib/TensorFlow等模型对其进行预测分析。

当企业想要了解消费者行为并优化营销策略时，他们可能会采用全面的方法链，从网站日志收集（Nginx/Apache），到事件追踪及页面点击行为捕捉（Google Analytics/Funnelbee），再到基于这种洞察力的A/B测试设计。这一系列活动往往依赖于BigQuery、Databricks这样的云服务提供商，以及像Amazon S3这样的大型对象存储解决方案支持执行。

结论

总结来说，大 데이터通常包含以下关键技能：

对基础知识有扎实掌握，比如Java、Python、Scala等编程语言；

熟悉常用的开源软件堆栈，如 Hadoop 的 MapReduce 和 Spark 等；

理解 NoSQL 存储及其特点，以及如何选择合适的键值对数据库或文档数据库；

掌握 SQL 查询技巧并熟悉 Hive 或 Impala 等 SQL on Hadoop 解决方案；

能够使用 R 或 Python 进行统计学研究和建模工作；

对机器学习算法有深入理解，并能应用 Mahout,Mllib,TensorFlow,Keras,DL4J 等工具库进行开发；

具备良好的可视化技能，以便将复杂数码变成易于理解的情报展现给决策者见识，

8 ) 对整个工作流程具有全局把握，有良好的版本控制经验，比如 Git 使用经验，

9 ) 有很好的团队协作精神，能够根据业务需求调整自己的人力资源分配,

10 ) 不断更新自我知识库，与新兴科技保持同步.

因此，当你决定进入这个充满挑战性的领域时，你需要准备好不断学习新技能，同时也要保持对当前最佳实践的一致关注。