大數(shù)據(jù)從入門到精通，一套專業(yè)的學習路線是必不可少的，尤其是對于想要自學的同學來說，這個至關重要。個人也整理了一套大數(shù)據(jù)學習路線，如果你是從零基礎開始的同學，可以作為自己的學習參考。

大數(shù)據(jù)學習路線圖是分為五個大的階段的，學習時間不確定，要看自己的學習能力和集中學習的精力。

階段一：是java基礎。此階段是針對沒有編程基礎，或者對基礎不扎實的同學一次補習，這個很重要，就像建一座大廈，這就是地基，地基不穩(wěn)，就算修再高，總有一天會轟然倒塌!

需要掌握的技術知識：

(1)Java語言基礎

Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對象、數(shù)字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類

(2)HTML、CSS與JavaScript

PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生JavaScript交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應用

(3)JavaWeb和數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內幕

階段二：linux基礎和Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。

本階段的linux也是基礎課程，幫大家進入大數(shù)據(jù)領域，以便更好地學習Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等眾多課程。因為企業(yè)中無一例外的是使用Linux來搭建或部署項目。

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的課程，對HDFS體系結構和shell以及java操作詳細剖析，從知曉原理到開發(fā)網(wǎng)盤的項目，讓大家打好學習大數(shù)據(jù)的基礎。

需要掌握的技術知識：

Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

階段三：分布式計算框架和Spark&Strom生態(tài)體系

Spark大數(shù)據(jù)處理本部分內容全面涵蓋了Spark生態(tài)系統(tǒng)的概述及其編程模型,深入內核的研究,。不僅面向項目開發(fā)人員,甚至對于研究Spark的學員,此部分都是非常有學習指引意義的課程。

需要掌握的技術知識：

(1)分布式計算框架

Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX圖計算、實戰(zhàn)一：基于Spark的推薦系統(tǒng)(某一線公司真實項目)、實戰(zhàn)二：新浪網(wǎng)

(2)storm技術架構體系

Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰(zhàn)一：日志告警系統(tǒng)項目、實戰(zhàn)二：猜你喜歡推薦系統(tǒng)實戰(zhàn)

階段四：項目練習其實是穿插課程其中的，在講解大數(shù)據(jù)理論的同時，將實踐知識穿插其中，增加學生對大數(shù)據(jù)技術的理解和應用。

階段五：此階段是深入提升階段，主要是人工智能的一些技術知識，也為學生想轉行人工智能打下良好的基礎，多重技能，更能大大提升就業(yè)質量。

這個只是大體的大數(shù)據(jù)學習路線，想要什么深入學習，還是要找相應的視頻教程和書籍配合學習。如果想快速進入大數(shù)據(jù)行業(yè)，可以選擇專業(yè)的學習方式。