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大数据学习路线 从入门到精通
大数据学习路线 从入门到精通
2018年全新大数据开发学习路线图

如何才能学好大数据?

经常有初学者想往大数据方向发展,但是,大数据开发该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高……

对于没有一点开发基础,或者基础很差的人来说,初学起来肯定很吃力,遇到一个新的知识点的时候总是跟不上节奏,在自学的过程中难免 会遇到大大小小的问题,按照当时我的知识储备程度是解决不了这些问题的,只有百度解决问题,事倍功半。

为了能够帮助更多的人自学大数据开发,我们决心把大数据学习过程中的问题总结,整理成一套行之有效的学习路线图,供更多想要学习大 数据的人使用,少走弯路。

为什么要学习大数据?

Java大数据是眼下非常火爆的编程语言,在这个iOS,Android相继没落;PHP相继饱和的时候,只有Java大数据能够保持着旺盛的需求。
很多人的初学语言就是Java,Java自有其优势,它强大,精密,拥有着不可替代的性能和可维护性,可以说是很强大的语言之一了。
可以预见的是,未来10年将是大数据,人工智能爆发的时代,到时将会有大量企业需要借助大数据,而Java优势就是它在大数据领域的 地位,目前大多数大数据架构都是通过Java来完成的,我相信未来的10年,大数据会越来越火,Java高端人才的需求量也会越来越大

解读大数据开发路线图

第一阶段JavaSE

掌握知识点内容

Java基础 面向对象 常用类 集合架构 多线程 文件IO 网络编程TCP/IP UDP Java反射&正则表达式 数据库&JDBC

可掌握的核心能力

1、熟练使用java语言的常用对象;
2、使用java编写单机应用程序;
3、掌握常用数据结构和算法;
4、掌握面向对象编程思想

可解决的现实问题

学生具备JavaSE本地应用开发能力,能够在本机开发一些应用软件,为学习JavaWeb项目开发打下基础。

市场价值

熟练掌握JavaSE本地开发课程后,可满足java软件开发行业的初级需求,根据市场反馈数据薪资可达4000元/月。

第二阶段项目管理工具及Linux系统学习

掌握知识点内容

SVN/GIT Maven Linux系统安装 Linux SHELL编程

可掌握的核心能力

在大数据领域,使用最多的操作系统就是Linux系列,并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程,主要介绍Linux操作系统、 Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。
熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构。

可解决的现实问题

搭建负载均衡、高可靠的服务器集群,可以增大网站的并发访问量,保证服务不间断地对外服务。

市场价值

具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。

第三阶段Hadoop生态阶段

掌握知识点内容

分布式存储:HDFS 分布式存储:Hive 分布式存储:HBase 根文件系统制作 离线批处理:MapReduce 实时流计算:Storm 分布式资源调度系统:Yarn 分布式查询系统:Hive 分布式查询系统:HBase 分布式查询系统:Impala 数据采集架构:Sqoop 数据采集架构:Flume 消息发布/订阅系统:Kafka Hadoop的发行版本 Hadoop webUI系统:HUE Hadoop工作流引擎:Oozie ElasticSearch Redis

可掌握的核心能力

1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作用;
2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发;
3、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发;
4、掌握HIVE数据仓库工具的工作原理及应用开发。

可解决的现实问题

1、熟练搭建海量数据离线计算平台;
2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案;
3、根据具体数据分析需求实现基于mapreduce的分布式运算程序;

市场价值

具备企业数据部初级应用开发人员的能力

第四阶段Spark生态阶段

掌握知识点内容

Scala面向函数式编程 Spark Core离线计算中心 Spark Streaming准实时流计算中心 Spark Streaming实时流计算中心 SparkSQL用户交互式计算引擎 SparkGraphx图计算引擎 SparkMLlib机器学习引擎 SparkContext的构建过程 Master和Worker的启动过程 SparkJob的提交过程 Spark Job Stage划分算法 Spark Shuffle执行过程 Spark开发调优 Spark资源调优 Spark数据倾斜 Spark Shuffle调优 JVM加强

可掌握的核心能力

1、掌握Scala函数式编程特性,熟练使用Scala开发程序,可以看懂其他用Scala编写源码。
2、搭建Spark集群、使用Scala编写Spark计算程序,熟练掌握Spark原理,可以阅读Spark源码。
3、理解DataFrame和RDD之间的关系,熟练使用DataFrame的API,熟练使用Spark SQL处理结构化数据,通过Spark SQL对接各种数
     据源,并将处理后结果写回到存储介质中。
4、理解Spark Streaming的核心DStream,掌握DStream的编程API并编写实时计算程序。

可解决的现实问题

熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用,通过计算分析大量数据,挖掘出其中有价值的数据,为企业提供决策依据。

市场价值

学习完spark并掌握其内容,将具备中级大数据工程师能力,薪水可以达到 20K~25K。

第五阶段综合性项目

  • 风险数据

  • 基于Spark实时网络流量异常

  • 爬虫项目

  • 用户画像

  • 论坛用户二度关系推荐

  • 数据仓库构建

  • 电商日志分析

  • 用户数据精准推荐

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