大数据技术涉及的内容非常广泛，主要包括五个方面的知识领域。
1. 数据库知识
掌握数据库设计的基本原理，熟悉数据库管理系统的安装、配置、备份等操作，熟悉 SQL 语言及其常用命令。同时，还需要了解主流数据库的特性和功能，如 Oracle、MySQL、NoSQL 等。
2. 数据挖掘
掌握数据预处理、分类、聚类、异常检测等数据挖掘技术，包括对数据进行数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约、数据抽样等操作。
3. 机器学习
掌握常见的机器学习算法，如决策树、朴素贝叶斯、KNN、SVM 等。同时，需要能够根据实际应用场景，进行合适的机器学习算法的选择、参数调整等。
4. 分布式系统
熟悉分布式系统架构、各种分布式技术、以及分布式数据库系统。要求掌握分布式系统解决方案、分布式锁、Zookeeper、Hadoop、Storm 等技术。
5. 大数据处理
掌握大数据技术中数据的采集、清洗、存储、计算、分析等环节的技术和相关工具，熟悉主流大数据平台和工具，如 Hadoop、Hive、Spark、Flink 等。