【2020版冲刺年薪30W】超全大数据学习路线+思维导图
大数据学习路线
下面和大家讲一下大数据学习的路线，帮助大家快速进入大数据行业。我会结合自己的实际经历还说明学习路线。该路线针对的对象是零基础小白，目标是到初中级大数据工程师，要求掌握数据建模，数据存储，数据存储，数据传输，数据分析等能力达到大数据岗位的应聘标准。
（一）Java基础和web开发
很多人问过我，学大数据要不要学Java，我的答案是肯定的。首先Java是一门面向对象的编程语言，也是一门应用非常之广的语言，对于零基础的小白必须先有一些 基本的编码能力和面向对象编程的思想 。其次很多框架的底层就是用Java进行开发的，比如Hadoop，如果想要更近一步，源码是要看的。所以学习Java基础是十分必要的。Java基础重点包括：
- Java常用类【特别是字符串处理相关的类】
- 异常处理
- 集合泛型
- IO流
- 多线程
- 反射
- 网络编程
- 常见设计模式
- JVM【难点+重点，但比较花时间】
那么JavaWeb开发要不要会呢？我的建议是了解就行，了解常见的SSM框架，了解Web项目大致的开发流程，对整个软件的开发有一个感性的认识，这样就足够了。当然学有余力请继续深入。
（二）工具类
软件开发都绕不开使用别人的轮子，好的工具让我们开发效率大大提升，下面工具必须掌握：
编辑器：Eclipse + IDEA
项目构建工具：Maven + Gradle（有余力）
数据库：Mysql【初期先了解增删改查，后面有时间能多深入就多深入】
操作系统：Linux【常见命令会就行】
脚本语言：Shell【看得懂就行】
虚拟机：VMware 创建-克隆虚拟机，拍摄-还原快照【操作过就行】
（三）Hadoop生态系统
- HDFS：学会搭建完全分布式集群，知道如何根据业务编写MapReduce程序，并放到集群上运行
- YARN：知道它是个资源管理器和k8s一样，熟悉Job提交的过程
- Mapreduce：编写业务程序【熟悉一些数据倾斜的解决方案和底层Shuffle过程】
- Zookeeper：分布式协调框架【知道Zookeeper选举机制和常用命令】
- Hive：数据仓库，底层是MapReduce【重点掌握：HQL语句书写，窗口函数，多做一些案例总结自己的套路，优化也要了解一下】
- HBase：超大型分布式数据库，经常用来做实时查询【了解HBase架构，RowKey设计原则，后面开发用到再来深入】
- Flume：数据传输框架【知道Flume组成，拦截器和选择器使用】
- Kafka：消息缓存框架【Kafka架构-压测-监控-ISR同步队列-事务-高效读取】
- Sqoop：关系型数据库和HDFS，HBase之间数据的传输框架
- Ambari： 用于配置、管理和监视Hadoop集群，基于Web，界面友好
- Impala： 对存储在Apache Hadoop的HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL
（四）Spark生态
到这里又要学习一门新的编程语言Scala，初入Scala可能会对它的语法结构产生不习惯，熟悉之后你会发现Java代码是很繁琐的。编程语言是什么不重要，关键是背后的思想和逻辑才重要。
Scala：了解基础语法、函数式编程和隐式转换就行
Spark：可以看作是对Hadoop框架的优化，它是基于内存进行计算的，性能提高很多。【熟悉Spark部署方式-提交流程-参数设置-RDD血统-宽窄依赖-转换和行动算子-广播变量和累加器-性能调优】
Spark-Sql：spark中负责和数据库交互的模块【熟悉DataFrame-DataSet，SQL语句书写，UDF和UDTF函数使用】
Spark-Streaming：spark中负责流式计算的模块【了解流式计算的原理，背压机制，窗口函数】
（五）Flink框架
Flink是目前最火的处理流式数据的框架应掌握一下内容
相关资料
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