先上一張大數(shù)據(jù)技術學習的必備技能圖：

入門學習需要掌握的基本技能：

1、Java

2、Linux命令

3、HDFS

4、MapReduce

5、 Hadoop

6、Hive

7、ZooKeeper

8、HBase

9、Redis

10、Flume

11、SSM

12、Kafka

13、Scala

14、Spark

15、MongoDB

16、Python與數(shù)據(jù)分析等等。

我們所說的大數(shù)據(jù)培訓學習，一般是指大數(shù)據(jù)開發(fā)。大數(shù)據(jù)開發(fā)需要學習的東西可以參考一下加米谷大數(shù)據(jù)培訓0基礎學習的課程，具體描述可見guan網(wǎng)：

第一階段：Java設計與編程思想

第二階段： Web前端開發(fā)

第三階段： JavaEE進階

第四階段： 大數(shù)據(jù)基礎

第五階段： HDFS分布式文件系統(tǒng)

第六階段：MapReduce分布式計算模型

第七階段： Yarn分布式資源管理器

第八階段： Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務

第九階段： Hbase分布式數(shù)據(jù)庫

第十階段： Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫

第十一階段： FlumeNG分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

第十二階段： Sqoop大數(shù)據(jù)遷移系統(tǒng)

第十三階段： Scala大數(shù)據(jù)黃金語言

第十四階段： kafka分布式總線系統(tǒng)

第十五階段： SparkCore大數(shù)據(jù)計算基石

第十六階段： SparkSQL數(shù)據(jù)挖掘利器

第十七階段： SparkStreaming流失計算平臺

第十八階段： SparkMllib機器學習平臺

第十九階段：SparkGraphx圖計算平臺

第二十階段： 大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)

這是一個非常好的問題，作為一名IT從業(yè)者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下。

大數(shù)據(jù)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)逐漸形成了一個比較龐大且系統(tǒng)的知識體系，整體的技術成熟度也已經(jīng)比較高了，所以當前學習大數(shù)據(jù)技術也會有一個比較好的學習體驗。

由于大數(shù)據(jù)涉及到的內(nèi)容比較多，而且大數(shù)據(jù)技術與行業(yè)領域也有比較緊密的聯(lián)系，所以在學習大數(shù)據(jù)的時候，既可以從技術角度出發(fā)，也可以立足行業(yè)來學習大數(shù)據(jù)。對于學生來說，可以從大數(shù)據(jù)技術體系來學習，而對于職場人來說，可以結(jié)合自身的行業(yè)和崗位任務來學習大數(shù)據(jù)。

不論是學生還是職場人，要想學習大數(shù)據(jù)都需要掌握以下幾個基本內(nèi)容：

第一：計算機基礎知識。計算機基礎知識對于學習大數(shù)據(jù)技術是非常重要的，其中操作系統(tǒng)、編程語言和數(shù)據(jù)庫這三方面知識是一定要學習的。編程語言可以從Python開始學起，而且如果未來要從事專業(yè)的大數(shù)據(jù)開發(fā)，也可以從Java開始學起。計算機基礎知識的學習具有一定的難度，學習過程中要重視實驗的作用。

第二：數(shù)學和統(tǒng)計學基礎知識。大數(shù)據(jù)技術體系的核心目的是“數(shù)據(jù)價值化”，數(shù)據(jù)價值化的過程一定離不開數(shù)據(jù)分析，所以作為數(shù)據(jù)分析基礎的數(shù)學和統(tǒng)計學知識就比較重要了。數(shù)學和統(tǒng)計學基礎對于大數(shù)據(jù)從業(yè)者未來的成長空間有比較重要的影響，所以一定要重視這兩個方面知識的學習。

第三：大數(shù)據(jù)平臺基礎。大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析都離不開大數(shù)據(jù)平臺的支撐，大數(shù)據(jù)平臺涉及到分布式存儲和分布式計算等基礎性功能，掌握大數(shù)據(jù)平臺也會對于大數(shù)據(jù)技術體系形成較深的認知程度。對于初學者來說，可以從Hadoop和Spark開始學起。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領域，我會陸續(xù)寫一些關于互聯(lián)網(wǎng)技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區(qū)留言，或者私信我！

謝謝邀請！大數(shù)據(jù)包括大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析挖掘、數(shù)據(jù)工程師(大數(shù)據(jù)運維)幾個方向,不過在企業(yè)經(jīng)常會職能交叉。學習內(nèi)容：Linux基礎-->Python/Java/Scala編程語言選擇一種-->MySQL/Oracle數(shù)據(jù)庫-->Hadoop及其套件-->Hive數(shù)據(jù)倉庫-->Spark開發(fā)，包括流開發(fā)-->Storm/Flink實時處理......

1） 簡單點評：

發(fā)展不錯，需求不少，不過需求中主要是數(shù)據(jù)分析相關崗位，牽涉到算法建模等高級內(nèi)容的話實際上不適合剛畢業(yè)的不同本科學生。建議普通本科或?qū)？茖W生從數(shù)據(jù)分析入行，掌握Python，以后逐步向高級數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、人工智能開發(fā)工程師方向走，

2）發(fā)展前景：

大數(shù)據(jù)類職位需求增幅僅次于AI崗位。眼下，幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)均把數(shù)據(jù)人才列為團隊標配。許多公司在數(shù)據(jù)層面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通過數(shù)據(jù)沉淀與挖掘更好地推進產(chǎn)品的迭代。數(shù)據(jù)架構師、數(shù)據(jù)分析師成為企業(yè)爭搶對象，過去一年招聘需求提高150%以上。2017，互聯(lián)網(wǎng)公司對AI和數(shù)據(jù)人才的爭搶活躍度提高了30%以上，企業(yè)間相互挖角行為變得更加頻繁，人才爭奪激烈程度全面升級。物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、增強現(xiàn)實(AR)與虛擬現(xiàn)實(VR)、區(qū)塊鏈技術、語音識別、人工智能、數(shù)字匯流是大數(shù)據(jù)未來應用的七大發(fā)展方向。

3）行業(yè)定位：

4）面向?qū)I(yè)：

計算機、數(shù)學與統(tǒng)計、物理、電子、通信工程、物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡工程等相關專業(yè)大專以上學生。推薦中上游學生學習。

5）薪酬分析：

數(shù)據(jù)來源： 職友網(wǎng)

更多資訊請關注筆者頭條號“語凡提”，向智慧化身阿凡提致敬，致力于分享大數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)分析/人工智能視頻！

對于大數(shù)據(jù)想必了解過的人和想要學習大數(shù)據(jù)的童鞋都是有所了解的，知道大數(shù)據(jù)培訓相關的一些學習內(nèi)容都有個大概的了解，但是對于大數(shù)據(jù)培訓學習內(nèi)容的一些比較詳細的內(nèi)容還是有所差距的，我們學習大數(shù)據(jù)的主要目的就是未來以后可以到大企業(yè)去做相關的工作，拿到客觀的薪資。那么這就需要我們了解企業(yè)對于大數(shù)據(jù)技術的需求是什么，大數(shù)據(jù)培訓機構大數(shù)據(jù)課程內(nèi)容是否包含這些內(nèi)容。接下來帶大家簡單了解一下。

第一階段Java語言基礎，此階段是大數(shù)據(jù)剛?cè)腴T階段，主要是學習一些Java語言的概念、字符、流程控制等。

第二階段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基礎知識，JavaWeb和數(shù)據(jù)庫，Linux基礎，Linux操作系統(tǒng)基礎原理、虛擬機使用與Linux搭建、Shell 腳本編程、Linux 權限管理等基本的 Linux 使用知識，通過實際操作學會使用。

第五階段 Hadoop 生態(tài)體系，Hadoop 是大數(shù)據(jù)的重中之重，無論是整體的生態(tài)系統(tǒng)、還是各種原理、使用、部署，都是大數(shù)據(jù)工程師工作中的核心，這一部分必須詳細解讀同時輔以實戰(zhàn)學習。

第六階段Spark生態(tài)體系，這也是是大數(shù)據(jù)非常核心的一部分內(nèi)容，在這一時期需要了解Scala語言的使用、各種數(shù)據(jù)結(jié)構、同時還要深度講解spark的一系列核心概念比如結(jié)構、安裝、運行、理論概念等。

2021大數(shù)據(jù)學習路線圖：

　　縱觀近幾年的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢，看到大數(shù)據(jù)被炒得火熱，也想要涉足大數(shù)據(jù)領域，學習一些大數(shù)據(jù)技術。技術很重要，人才自然是不可或缺的，想要你想成為的大數(shù)據(jù)技術人才，就必須要經(jīng)歷學習技術的枯燥乏味的過程。

　　首先你需要先認識到一個問題，想要涉足大數(shù)據(jù)領域，肯定是有一定難度的，但有句話說的好“當你感覺特別累的時候，也就是說明你在走上坡路”。雖然困難，但只要你想學習，萬事皆有可能。

　 要找準自己的定位，先了解自己的實力，然后從容應對以后的學習途徑。對于大數(shù)據(jù)技術自己是真的喜歡嗎?面對冗雜的代碼，復雜的數(shù)據(jù)，自己是否能奈的住性子一直堅持下去?自己之前接觸過大數(shù)據(jù)技術嗎?之前接觸過編程知識嗎?是否已經(jīng)熟練掌握了一門編程語言?

　 現(xiàn)實中就業(yè)危機的問題依然嚴峻，緊繃的神經(jīng)時刻提醒著要不斷的提升自己。學習的越多，越能夠感受到知識海洋的浩瀚。相比于將大量零碎的技術名詞縮寫塞進昏沉的大腦，手指無意識地敲出幾行代碼，培養(yǎng)以計算機思維解決問題才是更重要的。

“工欲善其事，必先利其器”，不斷涌現(xiàn)的新技術，本質(zhì)上是新工具對舊工具的迭代更新，如果我們不能掌握其中的規(guī)律，很容易浮于表層，難以觸類旁通，在很多非科班出生的同學身上，這個問題尤其明顯。

　　數(shù)據(jù)結(jié)構，概率論，線性代數(shù)，設計模式，這些子學科是構成大數(shù)據(jù)技術的堅強基石，是前人無數(shù)智慧的結(jié)晶。

　 至于具體要用什么樣的方式來學大數(shù)據(jù)，這個主要是看自己的選擇了，專業(yè)的學習方式會幫助更快進入學習氛圍中，再就是看自己的學習能力和感興趣程度了。

我有幸做了七八年的大數(shù)據(jù)吧，從技術角度談談自己的看法，大數(shù)據(jù)都有哪個領域，都需要學習什么技術。

第一，首先要把這些大數(shù)據(jù)都可靠的存儲起來，經(jīng)過多年的發(fā)展，hdfs已經(jīng)成了一個數(shù)據(jù)存儲的標準。當然還有其他的存儲，比如kudu，hbase等，都是適合不同領域的存儲。

第二，既然有了這么多的數(shù)據(jù)，我們可以開始基于這些數(shù)據(jù)做計算了，于是從最早的MapReduce到后來的hive，spark，都是做批處理的。

第三， 由于像hive這些基于MapReduce的引擎處理速度過慢，于是有了基于內(nèi)存的olap查詢引擎，比如impala，presto。

第四，由于批處理一般都是天級別或者小時級別的，為了更快的處理數(shù)據(jù)，于是有了spark streaming或者flink這樣的流處理引擎。

第五，由于沒有一個軟件能覆蓋住所有場景。所以針對不同的領域，有了一些特有的軟件，來解決特定場景下的問題，比如基于時間序列的聚合分析查詢數(shù)據(jù)庫，inflexdb opentsdb等。采用預聚合數(shù)據(jù)以提高查詢的druid或者kylin等，

第六，還有其他用于數(shù)據(jù)削峰和消費訂閱的消息隊列，比如kafka和其他各種mq

第七，還有一些其他的組件，比如用于資源管理的yarn，協(xié)調(diào)一致性的zookeeper等。

第八，由于hdfs 處理小文件問題不太好，還有為了解決大數(shù)據(jù)update和insert等問題，引入了數(shù)據(jù)湖的概念，比如hudi，iceberg等等。

第九，業(yè)務方面，我們基于大數(shù)據(jù)做一些計算，給公司的運營提供數(shù)據(jù)支撐。做一些推薦，給用戶做個性化推薦。機器學習，報警監(jiān)控等等。

附一張大數(shù)據(jù)技術圖譜，你可以參考下

大數(shù)據(jù)作為當下互聯(lián)網(wǎng)編程語言培訓熱門明星學科，大數(shù)據(jù)培訓需要學習的內(nèi)容很多，培訓學習除了會有大數(shù)據(jù)技術知識的學習，同時還會在學習的過程中階段性的插入一些相關企業(yè)項目進行實操學習，大數(shù)據(jù)主要的學習內(nèi)容為：

1、基礎部分：JAVA語言 和 LINUX系統(tǒng)。

2、大數(shù)據(jù)技術部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK調(diào)優(yōu)等，覆蓋前沿技術：Hadoop,Spark,Flink,實時數(shù)據(jù)處理、離線數(shù)據(jù)處理、機器學習。

3、實訓項目：一般包括JAVA項目，大數(shù)據(jù)項目，企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺等，大數(shù)據(jù)企業(yè)的商業(yè)項目直接為學員所用，一線大牛工程師親自指導實戰(zhàn)開發(fā)，業(yè)務覆蓋電商、在線教育、旅游、新聞、智慧城市等主流行業(yè)，全程貫穿項目實戰(zhàn)。

另外，在選擇大數(shù)據(jù)培訓機構時，要選擇專業(yè)做大數(shù)據(jù)的，還要考慮機構的課程設置、講師團隊、硬件設施、實訓項目等多方面條件。

2020大數(shù)據(jù)學習路線圖：

前言

要從事計算機行業(yè)的工作，不管是什么工作，開發(fā)、測試、還是算法等，都是要有一門自己比較熟練的編程語言，編程語言可以是C語言、Java、C++等，只要是和你后續(xù)工作所相關的就可以（后續(xù)用到其他語言的話，你有一門語言基礎了，學起來就快了）。一般初學者入門語言大多都會選擇Java、C語言、C++或者Python，而且現(xiàn)在網(wǎng)上有很多好的視頻，可以供初學者學習使用。關于學習視頻或者資料的選擇，知乎或者百度等都有很多講解了，也可以跟師兄師姐咨詢，這樣可以少走很多彎路，當然，有人說，走一些彎路總是有好處的，但是我這里說的彎路不是說不犯錯誤，不調(diào)bug，而是指學習資料以及一些知識點的偏重點，這樣可以盡量節(jié)約一部分時間，剛開始時，總會有點迷，而且當你真正投入進去學習時，會發(fā)現(xiàn)時間總是不夠用。

我前面是做的Java后端，后續(xù)才轉(zhuǎn)的大數(shù)據(jù)，所以一些Java開發(fā)所需要的東西自己也有學習過，也都是按照正常的路線走的，JavaSE階段，然后數(shù)據(jù)庫，SSM框架，接著做了一些網(wǎng)上找的項目，之后發(fā)現(xiàn)對大數(shù)據(jù)比較感興趣，就開始找大數(shù)據(jù)相關的資料學習，看視頻，看博客，敲代碼，前期大概花了3-4個月吧（公眾號的這些資料就是我當時看過的），也是一步步艱難走過來的，剛剛開始接觸大數(shù)據(jù)相關的東西時，一度懷疑這么多東西自己能否學得完，是不是能用得到，學完又忘了，忘了又回頭看，不過還好，堅持過來了，還好沒有放棄，工作也還ok，找的大數(shù)據(jù)開發(fā)崗，待遇也還不錯吧。

下面就說一下我自己從Java開發(fā)到大數(shù)據(jù)開發(fā)的曲折學習之路（狗頭保命.jpg）。
因為我現(xiàn)在是做大數(shù)據(jù)相關的工作了，所以Java后端涉及到的一些SSM框架等知識點我就不介紹了，畢竟后續(xù)一段時間也沒有做了。自己看過的大數(shù)據(jù)學習相關的視頻+資料大概是200G-300G吧，從Linux->Hadoop->。。。->Spark->項目，還有就是一些面試文檔，面經(jīng)等。一些視頻看了兩遍或者更多，跟著學，跟著敲代碼，做項目，準備面試。
涉及到需要學習的東西包括：JavaSE，數(shù)據(jù)結(jié)構與算法（計算機行業(yè)必備），MySQL，Redis，ES（數(shù)據(jù)庫這些可以看項目，也可以自己熟練一兩個），Linux，Shell（這個可以后期補），Hadoop，Zookeeper，Hive，F(xiàn)lume，Kafka，HBase，Scala（Spark是Scala寫的，會Scala做相關的項目會更容易入手），Spark，F(xiàn)link（這個是找工作時有面試官問過幾次liao不liao解，所以找完工作才開始接觸學習），相關項目。

編程語言階段學習

? 如果是零基礎的話，建議還是從視頻開始入門比較好，畢竟一上來就看教材，這樣有些代碼的來龍去脈可能不是很了解。如果是有一些編程語言基礎的話，從視頻開始也會更簡單，一些for、while循環(huán)你都知道了，學起來也會快很多。
? JavaSE我是選擇的某馬劉意的為主，因為剛剛開始學Java看過一本從《Java從入門到精通》，沒什么感覺，后續(xù)又在看了某課網(wǎng)的Java初級視頻，還是沒感覺出來啥（當時就有點懷疑自己了。。。），可能有點沒進入狀態(tài)。
? 還好后續(xù)找了某馬劉意老師的JavaSE視頻（我是看的2015年版本，那時候19版還沒出），覺得他講的真的是很好很詳細，每個知識點都會有例子，也都會帶你敲代碼，做測試，可能前面有C語言基礎，然后也看過Java的一些語法，所以學起來還是比較順利，后面的IO流、多線程等知識點時，也有看書看博客，或者看看其他老師的課程，講解的可能自己比較容易接受就可以，反正都是多嘗試（下面會給出視頻鏈接），盡量懂一些，后續(xù)可以回頭來復習。JavaSE相關的視頻，先看一遍，后續(xù)有時間建議再看一遍，而且這些經(jīng)典的視頻，看兩遍真的是享受。
? 如果有一定基礎了的，JavaSE前面七八天的視頻可以加速看，但是不懂的一定要停下開仔細想想，零基礎的還是盡量不要加速吧，慢慢來穩(wěn)些。后面的視頻建議還是跟著視頻來，盡量不要加速，代碼盡量都敲一敲，第一遍基本上一個月到一個半月可以結(jié)束。
? JavaSE可以說是很基礎也很重要的東西，主要重點包括面向?qū)ο?、集合（List、Map等），IO流，String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多線程，這些最好是都要熟悉一些，面試也是重點。
? JavaSE之后，如果你是要走前端或后端開發(fā)路線的話，可以跟著一些網(wǎng)上的視頻繼續(xù)學習，這里我就不多做介紹了。

===========分割線，Scala可以后續(xù)Spark階段再接觸學習=============

? Scala的學習，Scala是一門多范式 (multi-paradigm) 的編程語言，Scala支持面向?qū)ο蠛秃瘮?shù)式編程，最主要的是后續(xù)Spark的內(nèi)容需要用到Scala，所以前面學習了JavaSE，到Spark學習之前，再把Scala學習一波，美滋滋，而且Scala可以和Java進行無縫對接，混合使用，更是爽歪歪。后續(xù)Spark學習時基本都是用的Scala，也可能是和Java結(jié)合使用，所以Spark之前建議還是先學一波Scala，而且Scala用起來真是很舒服（wordcount一行代碼搞定），適合迭代式計算，對數(shù)據(jù)處理有很大幫助，不過Scala看代碼很容易看懂，但是學起來還是挺難的，比如樣例類（case class）用起來真是nice，但是隱式轉(zhuǎn)換學起來就相對比較難。學習Scala的建議：1. 學習scala 特有的語法，2. 搞清楚scala和java區(qū)別，3. 了解如何規(guī)范的使用scala。Scala對學習Spark是很重要的（后面Flink也是要用），雖然現(xiàn)在很多公司還是用Java開發(fā)比較多，而且Spark是Scala寫的，如果要讀源碼，會Scala還是很重要的（至少要看得懂代碼）。
? Scala主要重點包括：隱式轉(zhuǎn)換和隱式參數(shù)、模式匹配、函數(shù)式編程。這里我看的是某硅谷韓老師的Scala視頻，韓老師講的真的很不錯，五星推薦，哈哈。
? 也許有人會覺得Python也是需要的，但是學習階段，可能用Java還是比較多，面試也基本都是問Java相關的內(nèi)容，所以Python后續(xù)工作會用到的話，再看看Python的內(nèi)容吧。

大數(shù)據(jù)框架階段學習

? 大數(shù)據(jù)這方面的知識點自己可以說真的是從零開始的，剛剛開始學那會Linux基本都沒用過，心里那個虛啊，而且時間也緊迫，想起來都是一把辛酸淚。
? 剛剛開始學的時候，看了廈門大學林子雨的《 大數(shù)據(jù)技術原理與應用》課程，可能這個課程是面對上課的，所以看了一些，感覺對自己幫助不是很大（并不是說課程不好，可能不太適合自己，如果是要了解理論知識，很透徹，但是俺時間緊迫?。?，所以就繼續(xù)在網(wǎng)上找視頻，然后發(fā)現(xiàn)某硅谷的培訓視頻很多人去參加，而且知識點也很齊全，大數(shù)據(jù)相關組件都有講課，還有一些項目比較好，所以就找了它相關的視頻，當時看的是2018年的，所以視頻不算舊。
? 來一張推薦系統(tǒng)架構的圖，先看看

? 一般來說，F(xiàn)lume+Kafka對數(shù)據(jù)進行采集聚合傳輸，一方面Spark對實時數(shù)據(jù)進行處理，傳輸給相應的數(shù)據(jù)處理模塊（比如實時數(shù)據(jù)處理的算法模塊，Spark也有提供常見的機器學習算法的程序庫），另一方面采集的數(shù)據(jù)也可以放入數(shù)據(jù)庫（HBase、MongoDB等）中，后續(xù)MapReduce對離線數(shù)據(jù)進行離線處理，數(shù)據(jù)處理完畢用于后續(xù)的使用，數(shù)據(jù)采集處理的流程大概就是這樣。如果是推薦系統(tǒng)，實時推薦會給用戶產(chǎn)生實時的推薦結(jié)果，讓用戶進行查閱選擇，比如你在界面瀏覽了或者看了新的物品，然后刷新下界面，可能給你展示的東西就有一些變成跟你剛剛瀏覽的相關了。離線推薦的話主要是對離線數(shù)據(jù)進行處理，為物品或種類做出相似的推薦，如果后續(xù)用戶搜索相應的物品時，給用戶展示相應的產(chǎn)品。

? 大數(shù)據(jù)學習路線：Linux -> Hadoop -> Zookeeper -> Hive -> Flume -> Kafka -> HBase -> Scala -> Spark -> 項目 - > Flink（ 如果需要學習Storm，在Spark前面學習）

一、Linux（基本操作）

? 一般我們使用的都是虛擬機來進行操作，所以要安裝VM（ Virtual Machine），我使用的是CentOS，所以VM和CentOS都要跟著安裝好，跟著視頻操作，一定要動手實踐，將一些Linux基本命令熟練掌握，一些VIM編輯器的命令也要會用，做相應的一些配置，使用SecureCRT來做遠程登錄操作（也可以使用其他的，自己順手就行）。再強調(diào)一遍，基本操作命令盡量熟練一點，如果一下記不住，打印一些常用的，自己看看，多用多實踐，慢慢就會用了。還有一些軟件包的下載安裝卸載等，跟著操作一遍，熟悉下，后續(xù)都會使用，Shell編程可以后續(xù)補。

二、Hadoop（重點中的重點）

? Hadoop是一個分布式系統(tǒng)基礎框架，用于主要解決海量數(shù)據(jù)的存儲和海量數(shù)據(jù)的分析計算問題，也可以說Hadoop是后續(xù)整個集群環(huán)境的基礎，很多框架的使用都是會依賴于Hadoop。主要是由HDFS、MapReduce、YARN組成。這個部分安裝Hadoop，Hadoop的三個主要組成部分是重點，對他們的概念要理解出來，知道他們是做什么的，搭建集群環(huán)境，偽分布式模式和完全分布式模式的搭建，重要的是完全分布式的搭建，這些部分一定要自己動手實踐，自己搭建集群，仔細仔細再仔細，Hadoop的NameNode，DataNode，YARN的啟動關閉命令一定要知道，以及他們的啟動關閉順序要記住，不要搞混。后續(xù)視頻會有一些案例操作，跟著寫代碼，做測試，把基本環(huán)境都配置好，后續(xù)這個集群（完全分布式需要三臺虛擬機）要一直使用。

三、Zookeeper

? Zookeeper是一個開源的分布式的，為分布式應用提供協(xié)調(diào)服務的Apache項目。分布式安裝ZK，對ZK有一定的了解就可以了，了解它的應用場景，以及內(nèi)部原理，跟著做一些操作，基本上有一些了解即可。

四、Hive（重點）

? Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構化的數(shù)據(jù)文件映射為一張表，并提供類SQL查詢功能。Hive的安裝，它的數(shù)據(jù)類型，以及它的數(shù)據(jù)定義、數(shù)據(jù)操作有較好的了解，怎么操作表（創(chuàng)建表、刪除表，創(chuàng)建什么類型的表，他們有什么不同），怎么操作數(shù)據(jù)（加載數(shù)據(jù)，下載數(shù)據(jù)，對不同的表進行數(shù)據(jù)操作），對數(shù)據(jù)的查詢一定要進行實踐操作，以及對壓縮方式和存儲格式要有一些了解，用到時不懂也可以去查，最好是能理解清楚。這部分有什么面試可能會問，所以視頻后續(xù)的面試講解可以看看，理解清楚。

五、Flume

? Flume是一個高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)。對于Flume，對它的組成架構，以及對Flume Agent的內(nèi)部原理要理解清楚，Source、Channel、Sink一定要知道它們的各種類型以及作用，有哪些拓撲結(jié)構是常見常用的，例如一對一，單Source、多Channel、多Sink等，它們有什么作用，要理解清楚。還有一個重點，就是對Flume的配置文件一定要了解清楚，不懂的可以上官網(wǎng)查看案例，對于不同的情況，它的配置文件要做相應的修改，才能對數(shù)據(jù)進行采集處理，視頻中的實踐案例一定要跟著做。

六、Kafka（重點）

? Kafka是一個分布式消息隊列，用來緩存數(shù)據(jù)的。比如說實時計算中可以通過Flume+Kafka對數(shù)據(jù)進行采集處理之后，Spark Streaming再使用Kafka相應的Topic中的數(shù)據(jù)，用于后續(xù)的計算使用。對于Kafka，要理解Kafka的架構，什么是Kafka，為什么需要Kafka，應用場景。基本的命令行操作要掌握，比如怎么創(chuàng)建刪除Topic，怎么通過生產(chǎn)者生成數(shù)據(jù)，消費者怎么消費數(shù)據(jù)等基本操作，官網(wǎng)也是有一些案例可以查閱的。

七、HBase（重點）

? HBase是一個分布式的、基于列存儲的開源數(shù)據(jù)庫。HBase適合存儲PB級別的海量數(shù)據(jù)，也可以說HBase是很適合大數(shù)據(jù)的存儲的，它是基于列式存儲數(shù)據(jù)的，列族下面可以有非常多的列，列族在創(chuàng)建表的時候就必須指定。所以對HBase的數(shù)據(jù)結(jié)構要有一定的理解，特別是RowKey的設計部分（因為面試被問到過，咳咳，所以點一下），對于它的原理要了解，一些基本操作也要都會，比如創(chuàng)建表，對表的操作，基本的API使用等。

八、Spark（重點中的重點）

? Spark是快速、易用、通用的大數(shù)據(jù)分析引擎。一說到Spark，就有一種哪哪都是重點感覺，哈哈。
? Spark的組成可以看下圖

? Spark是基于內(nèi)存計算的，對于數(shù)據(jù)的處理速度要比MapReduce快很多很多，而且數(shù)據(jù)挖掘這些都是要對數(shù)據(jù)做迭代式計算，MapReduce對數(shù)據(jù)的處理方式也不適合，而Spark是可以進行迭代式計算，很適合數(shù)據(jù)挖掘等場景。Spark的Spark SQL能夠?qū)Y(jié)構化數(shù)據(jù)進行處理，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以作為分布式SQL查詢引擎的作用，可以直接使用Hive上的表，對數(shù)據(jù)進行處理。Spark Streaming主要用于對應用場景中的實時流數(shù)據(jù)進行處理，支持多種數(shù)據(jù)源，DStream是Spark Streaming的基礎抽象，由一系列RDD組成，每個RDD中存放著一定時間段的數(shù)據(jù)，再對數(shù)據(jù)進行處理，而且是基于內(nèi)存計算，速度快，所以很適合實時數(shù)據(jù)的處理。Spark MLlib提供常見的機器學習(ML)功能的程序庫。包括分類、回歸、聚類、協(xié)同過濾等，還提供了模型評估、數(shù)據(jù) 導入等額外的支持功能。對Spark的核心組件、部署模式（主要是Standalone模式和YARN模式）、通訊架構、任務調(diào)度要有一定了解（面試問到了可以說一波），Spark Shuffle要好好理解，還有內(nèi)存管理要知道，對Spark的內(nèi)核原理一定要好好理解，不僅面試可能要用，以后工作也是有幫助的。

九、Flink（重點中的重點）

? Flink是一個框架和分布式處理引擎，用于對無界（有開始無結(jié)束）和有界（有開始有結(jié)束）數(shù)據(jù)流進行有狀態(tài)計算?，F(xiàn)在主要是ucloud系公司使用的比較多，很多公司使用的還是Spark居多，而且Flink基本上都是和Spark很多功能大體上一樣的，但是以后Flink和Spark孰強孰弱還有待時間的考驗，不過Flink近幾年越來越火了這是事實，所以如果有時間有精力的話，可以學一學Flink相關的內(nèi)容也是很不錯的。Spark和Flink主要都是在數(shù)據(jù)處理方面應用，在數(shù)據(jù)處理方面的話，離線數(shù)據(jù)處理：Flink暫時比不上Spark，Spark SQL優(yōu)點在于可以和Hive進行無縫連接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；Flink暫時做不到這一步，因為官方不支持這一操作，F(xiàn)link只能將數(shù)據(jù)讀取成自己的表，不能直接使用Hive中的表。對于實時數(shù)據(jù)的處理：Flink和Spark可以說是平分秋色吧，而且Flink是以事件為驅(qū)動對數(shù)據(jù)進行處理，而Spark是以時間為驅(qū)動對數(shù)據(jù)進行處理，在一些應用場景中，也許Flink的效果比Spark的效果還要好些，因為Flink對數(shù)據(jù)更加的敏感。比如一秒鐘如果觸發(fā)了成千上萬個事件，那么時間驅(qū)動型就很難對數(shù)據(jù)做細致的計算，而事件驅(qū)動型可以以事件為單位，一個個事件進行處理，相比而言延遲更低，處理效果更好?，F(xiàn)在使用Flink的公司越來越多，有時間學習下，也算是有個準備。

項目階段

? 其實某硅谷的視頻里面有很多大數(shù)據(jù)相關的項目，而且都是文檔配代碼的，B站上也有視頻，學習期間可以跟著視頻做兩到三個項目，自己理清思路，把項目理解透徹，還是可以學到很多東西的。
? 根據(jù)自己情況，選擇兩到三個項目重點跟著做，理解透徹一點

大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)

? 某硅谷的視頻里面有很多大數(shù)據(jù)相關的項目，而且都是文檔配代碼的，學習期間可以跟著視頻做兩到三個項目，自己理清思路，把項目理解透徹，還是可以學到很多東西的。根據(jù)自己情況，選擇兩到三個項目重點跟著做，理解透徹一點。相關項目文檔資料我已經(jīng)放到網(wǎng)盤，GongZhongHao回復相應關鍵字獲取領取方式。
? 相關項目、涉及技術框架及其B站鏈接（B站鏈接主要是為了有些小伙伴網(wǎng)盤速度限制，這樣就下載文檔資料即可）

書籍

? 書籍部分直接云盤鏈接保存即可，這里我放兩張Java開發(fā)和大數(shù)據(jù)開發(fā)我自己的書單（很多，路漫漫，吾將上下而求索~）
? Java后端書架：

? 大數(shù)據(jù)書架：

? 大概就這些，看完就需要很久了，大部分我也是需要的時候看相應的部分，所以有時間可以好好看下，不然就需要哪一部分看哪一部分，有助于學習即可。

最后

? 大數(shù)據(jù)開發(fā)也是需要編程基礎的，并不是學會使用這些框架怎么樣就可以了，所以對于編程語言，數(shù)據(jù)結(jié)構與算法，計算機網(wǎng)絡這些基礎也是要的，這些基礎知識也有助于自己以后的發(fā)展，如果是應屆生校招的話，面試基本上都是JavaSE和數(shù)據(jù)結(jié)構與算法等的知識點，還有大數(shù)據(jù)組件相關的知識點，以及對項目的理解，這些都是要自己面試前準備好的，多看面經(jīng)，多找面試題看，面幾次，心里有譜了，后續(xù)面試就好了。
? 不管是從事什么樣的計算機相關的崗位，編程都是很重要的，數(shù)據(jù)結(jié)構與算法特別重要，還有就是leetcode等編程網(wǎng)站刷題，提升自己的編程思維，后續(xù)筆試面試都要要的。
? 要將一行行代碼看做一疊疊rmb，但是一行行代碼能不能轉(zhuǎn)換成一疊疊rmb，自己就一定要：堅持，多敲代碼；多敲代碼，堅持；堅持。?

大數(shù)據(jù)技術學習的課程如下：

大數(shù)據(jù)開發(fā)：Ja-va、大數(shù)據(jù)基礎、HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式計算模型、 Yarn分布式資源管理器、Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務、Hbase分布式數(shù)據(jù)庫、Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫、 FlumeNG分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、Sqoop大數(shù)據(jù)遷移系統(tǒng)、Scala大數(shù)據(jù)黃金語言、 kafka分布式總線系統(tǒng)、Spark體系...

數(shù)據(jù)分析與挖掘：Python基礎、關系型數(shù)據(jù)庫MySQL、文檔數(shù)據(jù)庫MongoDB、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Redis、網(wǎng)絡爬蟲、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析處理進階..

想學大數(shù)據(jù)的話就是自學或者培訓了，但是自學的話就是自己買書買資料，自己看，但是往往自己看的話容易找不到重點，沒有目標，這樣比較浪費時間

培訓的話尤其對于小白來說效果會比較好，事半功倍，比自學更有效率，也更專業(yè)。要真正學好IT技術，應該的是找一家專業(yè)IT教育的院校，處在專業(yè)的育人環(huán)境，有專業(yè)的課程體系與老師，這才離成功最近的捷徑。建議可以跟著百戰(zhàn)程序員的線上課程學習，壓力不會很大，還可以學好技術，授課老師都是業(yè)內(nèi)大牛，一個好的老師可以幫你打開思路。百戰(zhàn)程序員是我自己在跟著學習的，很多的項目和實操也能很好的鍛煉的自己實力可以更好的找到工作。平時的工作生活都不耽誤，利用休息時間在線上學習不也挺好的嗎。課程質(zhì)量還是挺高的， 有很多的實操項目，還有技術老師答疑、批改作業(yè)，還有班主任每天監(jiān)督學習，可以先去百戰(zhàn)程序員官網(wǎng)可以試聽課程 你可以先自己感受一下

如果你有足夠的時間，自制力又不行的，可以考慮參加線下學習，線下學習學習氛圍也相對好一點，可以看看尚學堂官網(wǎng)或者校區(qū)了解一下相關情況，現(xiàn)在這互聯(lián)網(wǎng)時代這么發(fā)達 ，學習也不用局限于地域了