原创 适合初学者的大数据学习路线

　　大数据应该怎么学习？都需要学习那些知识点？对于一个零基础入门的人想要学习大数据技术，应该按照怎样的大数据学习路线呢？下面我们就根据博学谷零基础大数据就业班的课程内容为大家梳理大数据的学习路线。

　　第一阶段：大数据学习必备Java技术
　　目前大部分企业大数据技术实现都是在Java编程语言基础之上，因此对于零基础的同学首先要掌握Java开发技术，此阶段需要掌握的知识内容有Java编程基础、面向对象入门、JavaWeb核心知识、Java开发主流框架（Spring组件、SpringMVC、Mybatis组件等）、Java常用流行框架（Lucene组件、Spring Data JPA、SpringBoot等）。学习完成本阶段大家已经具备企业级JavaWeb项目的开发，并且能够掌握微服务框架的使用，完成项目环境快速部署。

　　第二阶段：大数据基础增强
　　在掌握了Java核心技术之后，还需要进一步学习Linux操作基础，主要学习Linux操作系统的理论基础和服务器配置时间知识，掌握Linux操作系统的网络配置、DNS/DHCP/HTTP/FTP/SMTP和POP3服务的配置与管理，为更深一步学习其他网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。

　　第三阶段：大数据技术学习
　　掌握以上两个阶段的内容后，就要开始大数据技术的学习了。在大数据学习中核心需要掌握的技术点包括Hadoop、NoSQL、Kafka、ELK、Spark、Flink、Druid等知识点。

　　1、Hadoop，在Hadoop离线分布式系统学习中，需要重点掌握HDFS组件详解以及实战、mapreduce 组件详解以及高级性能优化、Yarn组件详解以及多租户的实现、hive组件实战以及性能优化、impala组件实战以及性能优化sqoop常见问题详解。
　　2、NoSQL介绍、Redis的原理和架构、 Redis的集群搭建、Hbase的应用场景、Hbase架构和原理以及RowKey设计和优化策略、HBase+Redis微博实战案例、Elasticsearch的功能、架构和原理以及ELK案例实战
　　3、Spark，在Spark内存计算系统需要重点学习的内容包括：Scala语言基础、Spark入门以及集群搭建、SparkRDD、Spark SQL、SparkSrteaming、Structured Streaming、Kudu等。
　　4、Flink，Flink的运行机制、Flink组件和逻辑计划、Flink执行计划生成、JobManager中的基本组件、TaskManager、算子、网络、水印WaterMark、任务调度，flink的状态管理、CheckPoint、flinksql及flinkTableApi。

　　还需要注意的是在每一个阶段的学习中，都要注重实操练习，在博学谷中大数据每一个相关的技术知识点都有对应的实战案例，以项目/案例驱动教学，将真实实例贯穿到知识点中，学中练、练中学、及时训练、及时强化所学的知识内容，课程中的实战案例包括：网站点击流日志分析系统、统一监控告警系统、用户画像、Flume 实战案例、Azkaban实战案例、Hbase实战案例和Hbase整合读写数据等源于企业中的真实项目和案例。

　　此外做为技术能力拓展，在博学谷的零基础大数据课程中还包括机器学习、云计算选修内容，都是目前企业实际开发应用中常用的技术。虽然拓展技术并不作为大数据学习常规内容，但是在职场中，具备更多的实用技术，能够为自己赢得更多的机会。

　　以上就是大数据学习路线的全部内容，对于有Java开发经验的同学，可以直接同大数据技术增强阶段开始学习。而对于零基础的同学从Java语法开始到实战内容，整个过程需要学习的内容非常的多。建议大家能够系统的按照博学谷的课程路线学习，理论结合实战的学习方法，能够帮助大家更快速的掌握大数据技术。想要了解更多关于大数据学习的内容，可以通过博学谷网站详细咨询了解。