問答專欄Q & A COLUMN
雖然目前大數據的細分崗位比較多，但是主要集中在五個方面，分別是底層平臺研發、大數據應用開發、大數據分析、大數據運維和大數據教育。除了底層平臺研發往往需要中高端人才以外，其他崗位的知識結構并沒有太多的基礎性要求，下面對這幾大方面的知識結構做一個具體的介紹。
大數據應用開發崗位需要的知識結構包括大數據平臺體系結構、編程語言、數據庫（NoSQL）、算法設計等內容，可見在大數據應用開發崗位需要掌握SQL，NoSQL的意思是Not only SQL（不僅僅是SQL），不是說不需要SQL。對于應用程序開發人員來說，掌握SQL是基本的要求。
大數據分析崗位的知識結構包括大數據平臺體系結構、編程語言、數據庫、算法設計、算法實現、數據呈現等內容，大數據分析注重算法的設計與實現，而數據呈現則往往需要通過SQL語言完成數據的提取（BI），所以對于大數據分析人員來說是必須掌握SQL語言的，而且需要對SQL語言非常熟悉。
大數據運維的知識結構包括大數據平臺的搭建、組件部署、編程語言、平臺維護、網絡維護等內容，對于運維人員來說掌握SQL語言也是一個基本的要求，因為大部分運維工作都需要對數據進行操作，通過Shell（Python）來編寫運維腳本是一個比較常見的做法。
大數據教育則是為大數據行業提供人才培養的服務，大數據教育更是涉及到以上各個崗位的知識結構，當然需要掌握SQL語言了。
總之，目前大部分大數據崗位都是需要具備SQL基礎的，所以在學習大數據之前往往都先學習一下SQL和編程語言（Java、Python、Scala、R等）。
大數據是我的主要研究方向之一，目前也在帶大數據方向的研究生，我會陸續在頭條寫一些關于大數據方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有大數據方面的問題，也可以咨詢我，謝謝！
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對于數據研發(ETL)同學或者數據分析(BI)同學來說，SQL語言是必須要會的，因為你需要對大量數據進行加工處理，得到自己想要結果數據。
對于大數據平臺開發或者大數據組件開發而言，會不會SQL都可以，平時主要使用Java語言來進行工程開發，對于SQL語言的使用，并不是太多，除了在查詢關系型數據庫中數據時，會進行使用。
SQL,中文即結構化查詢語言，主要用于對數據的查詢、更新、刪除等操作。SQL是一種標準化語言，旨在降低開發同學的入門門檻，快速對數據進行處理。一般對于傳統的關系型數據庫用的比較多，比如查詢Mysql、Oracle數據庫中的數據等。
目前不僅僅傳統數據庫支持SQL,其實很多大數據組件也漸漸開始支持SQL,尤其是在數據倉庫方面，比如Hive，Spark SQL，Flink SQL，Druid等等。支持SQL語言最直接的一個目的，就是提高開發效能。比如對于Flink組件，使用SQL你幾分鐘可能就將實時任務開發完成，但你如果使用其底層Java API進行開發，可能幾天你都不一定能開發出來。
數據研發同學主要的工作就是對數據進行ETL,即對數據進行抽取（extract）、轉換（transform）、加載到數據存儲（load）。可以是對關系型數據庫，也可以是對數據倉庫的數據進行加工。為了保持數據處理標準統一，需要使用SQL語言來對數據任務進行開發。統一使用SQL有一個好處，就是使得數據研發同學不會對開發感到陌生。
數據分析同學由于需要在數據中發現商業價值的論點，所以需要經常對數據分析。而數據分析同學又不是專門的開發同學，精通開發，所以使用SQL語言，能夠降低其處理數據的難度。現在的數據庫以及其他數據倉庫都支持SQL語言，數據分析同學想要在數據中找到自己的觀點，必須要學習SQL語言的使用。
大數據平臺或者大數據組件開發，平時都主要使用Java或者C++語言開發。而SQL語言主要是在數據處理方面應用比較多，由于工作內容的側重點不同，所以大數據平臺或者組件開發可以不用學SQL，就能夠直接上手開發。
當然，在日常的項目開發中，或多或少都會接觸到數據庫方面的使用，當更新或者查詢數據庫中的數據時，會使用到SQL語言，個人建議開發同學還是掌握一下SQL，在面試的時候也是一個加分項，畢竟SQL語言使用起來也不難。
在大數據領域，是否一定要學習SQL,最主要的還是要看你日常工作的內容，如果你平常和數據接觸比較多，主要就是對數據進行加工處理等，那么學習SQL語言你是跑不了的。但是，你平時主要工作就是使用Java進行開發，那學不學SQL對你沒有任何影響。
個人建議每個開發同學還是要掌握一定的SQL使用，畢竟你不接觸SQL,但你肯定會使用到數據庫，對數據庫的操作就必須使用SQL語言。技多不壓身，反正SQL也不難。
我是Lake，專注大數據技術、互聯網科技見解、程序員個人經驗分享，如果我的問答對你有幫助的話，希望你能夠點贊轉發或者關注我，就是我持續分享在大數據方面的知識，非常感謝。
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我覺得學習大數據可以不學SQL，需要分布式計算用mr代替，不需要分布式計算用python也是可以的。但是這樣處理數據會比較麻煩，可能平時一個任務用SQL幾行代碼就搞定了，但是換成mr或python可能要幾百行都是有可能的。
如果要進大公司并且搞大數據，SQL肯定是必不可少的，因為SQL處理數據特別方便，公司相應的業務會用到，自己也不得不學。SQL語法并不難，多學一門語言并沒有什么壞處，所謂技多不壓身。
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sql是關系數據庫的基礎語言，是現在大數據平臺用的數據庫可不是這個，但是學習大數據還是非常有必要學習sql的。因為，一、大數據的來源很多是從既有數據庫中提速的，這些數據庫基本都是關系型數據庫。只有熟知sql才能讀懂，操作，整合語言的數據，并提速后重新存入大數據平臺。二、關系數據庫的架構，邏輯，操作是經典，學好它才能更好的領會數據庫的奧妙，熟練掌握sql的查詢，插入，刪除，修改，并表，對了解數據的操作和分析本身就有很大的幫助。
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先上結論：
學習大數據，SQL是基礎
SQL是數據庫的基本查詢語言，無論是做后端開發，還是做數據分析，機器學習或者數據挖掘，都需要熟練的掌握。
數據倉庫是大數據時代存放大量數據的地方，如果熟悉HIVE的同學，會發現HIVE的數倉操作幾乎和標準的SQL語言一致。所以一些mapreduce的基本操作都可以用SQL的語法來簡單的代替了。
總之，SQL是一個很簡單的語言，掌握他沒有壞處，所以好好學習吧！
PS：本號作者目前是某大廠機器學習算法工程師，致力于全棧AI算法和業務場景落地，非常樂于在網上分享最新的AI知識，也經常開直播教同學AI算法和編程。感興趣的同學可以關注本頭條號，獲得最新的干貨！
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大數據涉及到很多方面，其中對編程和數據庫是基礎要求。
每一種編程都涉及到數據庫，可以說編程和數據庫是孿生一對出現的。
編程是你羅輯思維和應用的能力的直接體現，編程語言有很多，諸如JAVA，c／c++，Python，go，Javascript等等，掌握一門能熟練應用。
編程要和數據打交道，所以，數據庫操作就是必須的了，包裹關系數據庫和非關系數據庫（可以對應為SQL和 NoSQL）。
SQL是關系數據庫的結構化查詢語言的縮寫，而NoSQL意思是“Not only SQL”（不僅僅是SQL了）……
所以，搞大數據，沒有應用SQL的能力，真是“未知其可也”。
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感謝邀請
目前大數據行業異常火爆，這也導致越來越多的開發人員涌向，從崗位職責來劃分的話，大數據開發可以分為大數據挖掘，大數據分析，平臺開發，以及大數據運維等崗位。
對于上述崗位要求所掌握的技能是不同的，比如大數據分析和大數據挖掘，就需要掌握爬蟲的必要知識，Hadoop生態體系上的一系列操作。平臺研發需要掌握平臺開發語言，前端，以及必要的網絡調優等技能。
學習大數據是必須要學習SQL的。SQL作為傳統數據存儲工具，無論如今的大數據開發工具如何優秀，如何便捷，他們相當一部分的構建思想是遵從SQL開發的一套規則和邏輯，比如Hadoop上的Hive,它的語法就是參考SQL語法。盡管現在各家都有一套自己的獨立的生態體系，但如果要究其根源，很多都是復用現有技術，只是在此基礎上做改良包裝，這也就導致現在很多的開發人員會用工具，但不知道為什么要這樣做。如果只是做一個只會用工具的程序員是遠遠不夠的，我們還需要懂得如何更好的用，只有了解其原理才能熟練掌握并使用。
其實SQL的學習時非常簡單的，網上有很多的教程可供參考學習，只要我們稍加花費時間，就可以掌握其基礎用法，大數據的學習是一個漫長的過程，中間不光涉及SQL，還涉及各種開發語言，各種編程思想，機器學習，AI等知識。這對大數據開發來說是一個挑戰。
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謝謝大數據分析，必須要學SQL相關的命令和相關的學習，因為數據在量大的時候，如果想在海量的數據中提取以及進行操作的話，普通的其他數據庫的操作方法，實際上與這個sql數據庫的操作是一樣的，應該說是大同小異，因此如果你要有學習大數據，就應該要學習sql數據庫的命令和相關的課程。
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