大數據核心技術包括：數據存儲和處理（hadoop、spark、nosql）、數據分析（hive、pig、機器學習）、數據可視化（tableau、power bi、google data studio）、數據建模、分布式計算、數據安全和云計算平臺。學習步驟為：1. 掌握基本概念；2. 動手操作；3. 參與在線社區。

大數據核心技術學習指南

掌握大數據核心技術對于在大數據行業取得成功至關重要。以下是一份大數據核心技術學習指南：

1. 數據存儲和處理

• hadoop: 分布式文件系統和數據處理框架。
• spark: 內存中數據處理引擎。
• nosql 數據庫: mongodb、Cassandra、hbase 等針對特定數據類型的數據庫。

2. 數據分析

• apache hive: 數據倉庫系統，用于查詢和分析結構化數據。
• Pig: 數據流處理語言，用于提取、轉換和加載數據。
• 機器學習算法: 監督學習、無監督學習、深度學習等。

3. 數據可視化

• Tableau: 數據可視化工具，用于創建交互式圖表和儀表板。
• Power BI: microsoft 的數據可視化工具，提供高級分析和報告功能。
• Google Data Studio: Google 的數據可視化工具，可輕松創建和共享報告。

4. 數據建模

• 數據建模概念: 星型模式、雪花模式、維度模型等。
• 建模工具: Erwin、Power Designer 等。

5. 分布式計算

• 分布式計算框架: hadoop yarn、apache Mesos 等。
• 容器編排工具: docker、kubernetes 等。

6. 數據安全

• 數據安全協議: TLS/ssl、Kerberos 等。
• 數據加密技術: AES、RSA 等。

7. 其他技術

• 云計算平臺: AWS、azure、GCP 等。
• 大數據工具: hadoop、spark、Pig 等的工具和庫。

學習這些技術時，建議遵循以下步驟：

• 掌握基本概念。
• 動手操作，建立項目。
• 參與在線社區，尋求支持和指導。