大数据的知识背景有哪些，每一层需要哪些基础知识

大数据的知识背景可以分为以下几个层次：

1. 数据采集与存储层：这一层需要掌握数据采集的技术，包括爬虫、数据抓取、数据清洗等，同时需要了解常见的数据存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等，以及它们的优缺点和适用场景。

2. 数据处理与分析层：这一层需要掌握数据处理和分析的技术，如数据挖掘、机器学习、深度学习等，同时需要掌握常见的数据处理和分析工具，如Hadoop、Spark、Flink等，以及它们的使用和优化方法。

3. 数据可视化与应用层：这一层需要掌握数据可视化的技术，如图表绘制、数据报表、仪表盘等，同时需要掌握常见的数据应用技术，如推荐系统、广告投放、智能客服等，以及它们的实现和优化方法。

每一层需要的基础知识不同，但是一个基本的大数据从业者需要具备以下基础知识：

1. 数据结构和算法：数据结构和算法是大数据处理和分析的基础，需要掌握常见的数据结构和算法，如数组、链表、栈、队列、树、图等，以及它们的基本操作和应用场景。

2. 编程语言：需要掌握至少一门编程语言，如Java、Python、Scala等，以及它们的基本语法和面向对象编程思想。

3. 数据库：需要了解关系型数据库和NoSQL数据库的基本概念和使用方法，如MySQL、Oracle、MongoDB、Redis等。

4. 统计学和数学：需要了解基本的统计学和数学知识，如概率论、统计推断、线性代数、微积分等，以及它们在大数据处理和分析中的应用。

5. 操作系统和网络知识：需要了解操作系统和网络的基本知识，如Linux、TCP/IP、HTTP等，以及它们在大数据处理和分析中的应用。

以上是大数据从业者需要掌握的基本知识，不同的职业岗位可能需要更深入的专业知识。