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大数据怎么入门学习好？

大数据相比较于Java、Python等编程语言来说，确实是入门比较难的，不过如果想自学也没毛病，只要你了解大数据的学习路线图，跟着学习路线图来学习，不会走偏，那么，想学习还是很容易的哦！

分享给大家一套大数据的学习路线图

学习大数据，也需要一些编程语言要基础，之后还要学习Hadoop、spark等技术栈，在加上一些项目实战，就可以找工作喽！

第一阶段：零基础数据仓库管理

可掌握的核心能力

•掌握企业级ETL平台的kettle

•掌握BI的可视化平台Superset

•掌握Kettle ETL处理设计思想

•掌握大数据企业开发中最常见的linux的操作

•掌握一款主流数据库客户端工具DataGrip

•掌握企业MySQL的调优方案

•掌握大数据分析中数据全量及增量同步解决方案

•掌握生产环境中数据分析程序的部署解决方案

第二阶段：Java语言编程

可掌握的核心能力

•掌握Java程序基础数据类型

•掌握开发中常用类如集合、IO流、常用类等操作

•掌握Java异常处理机制

•掌握反射、网络编程、多线程开发

•掌握Jsoup的网络爬虫开发

•掌握JDBC操作

•掌握ETL数据处理和BI报表开发

第三阶段：Hadoop技术栈

可掌握的核心能力

•掌握shell编程

•掌握ZooKeeper原理并应用

•掌握HDFS的使用和MapReduce编程

•理解MapReduce原理和调优

•掌握Yarn的原理和调优

•掌握Hive的使用和调优

第四阶段：项目一（在线教育）

可掌握的核心能力

•掌握从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整项目流程

•掌握大量教育行业的真实业务逻辑，涉及20多个主题，100多个指标

•掌握海量数据如何调优、使用拉链表、增量数据处理，以及Hive函数的具体应用等

•掌握基于CM的大数据环境部署和管理

•掌握数据仓库的核心概念和应用

•掌握常用离线大数据技术：Oozie、Sqoop、Hive等

•掌握FineReport可视化

第五阶段：数据微服务接口开发

可掌握的核心能力

•掌握SpringBoot整合SpringMVC开发

•掌握SpringBoot整合MyBatis开发

•掌握Eureka搭建

•掌握Feign的使用

第六阶段：实时生态圈

可掌握的核心能力

•掌握Redis原理及架构

•掌握Redis命令操作、及数据结构

•掌握Hbase原理及架构

•掌握HBase命令操作、MapReduce编程

•掌握Phoneix二级索引优化查询

•掌握ELK开发掌握Kafka原理及架构

掌握KafkaStreams开发

掌握基于Flink进行实时和离线数据处理、分析

掌握基于Flink的多流并行处理技术

掌握千万级高速实时采集技术

第七阶段：项目二（证券、物联网任选其一）

可掌握的核心能力

•掌握基于FTP、Flume Kafka的实时数据采集开发

•掌握TB级海量规模下Flink实时处理开发，保证实时计算高容错

•掌握三种不同时间维指标的存储、计算方案（Druid、MySQL、HBase），例如：毫秒级\秒级\分时等时间维

•掌握基于Kylin的即席快速OLAP开发

•掌握基于Flink CEP的实时预警监控开发

•掌握基于Spring Boot的数据服务接口开发

第八阶段：Spark技术栈

可掌握的核心能力

•掌握Scala语言基础、数据结构

•掌握Scala语言高阶语法特性

•掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想

•掌握SparkSQL结构化数据处理，Spark On Hive整合

•掌握Spark Streaming整合Kafka完成实时数据处理

•掌握Spark Streaming偏移量管理及Checkpoint

•掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理

第九阶段：项目三

可掌握的核心能力

•掌握Docker环境部署、管理操作

•掌握基于Oracle MySQL异构数据源数据处理技术

•掌握基于Oracle Golden Gate以及Canal的实时采集技术

•掌握Kudu Spark的快速离线数据处理、分析技术

•掌握Kudu Impala即席数据分析技术

•掌握基于ClickHouse高性能存储、计算引擎技术

•掌握基于ELK的全文检索技术

•掌握Kudu、Spark的调优能力

•掌握基于Spring Cloud的数据微服务接口开发技术

如果想要学习，有免费教程，可以私信我哦

大数据的入门学习有多条学习路线，可以根据自身的知识结构进行选择，并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始，然后是Java、Hadoop、Spark等，学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说，学习数据分析的工具如何使用，远比学习Hadoop更加实际。

大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要，如果在学习大数据的初期就能建立数据价值化概念，那么对初学者来说是一个莫大的推动力，如何能快速建立数据价值化概念呢？答案就是从数据分析开始。

数据分析并没有那么复杂，即使是没有多少计算机基础的人也可以入门数据分析，并不是所有的数据分析都需要通过机器学习的方式来完成，有很多工具能够方便的完成数据分析，而这些工具本身并不是特别复杂，比如Excel。Excel是一个功能强大的数据分析工具，在没有大数据概念的年代，Excel就在做数据分析的事情，虽然在大数据时代数据分析更加多样化，但是通过Excel能让入门者快速发现“数据之美”，完全可以通过Excel打开学习大数据的大门。

学习Excel可以从基本的函数开始学起，比如sum、count、Vlookup、sumif、countif、find等，这些函数的使用非常方便且功能强大，通过实验很快就能建立起数据分析的概念。Excel基本上能解决不少普通职场人的数据分析场景，几万条的数据分析使用Excel是没有压力的。

下一步学习就涉及到数据库的使用了，虽然目前大数据领域的非结构化数据占据着大部分的比例，但是目前大量的数据分析还是基于结构化数据进行的，所以学习一个数据库产品的使用就变得很有必要了，推荐学习一下Mysql数据库。掌握数据库之后，数据分析的数量就会有显著的提高，几百万条数据都是毫无压力的，相比于Excel来说，数据分析的量一下就得到了质的提高。

接着可以学习一下SPSS，SPSS是数据分析（统计）领域一个非常强大的工具，分析可以定制化，是一个比较常见的工具。在数据可视化方面可以学习一下Echarts，这是一个开源产品，功能也非常强大，同样可以进行定制化（程序化）。

学习数据分析一个比较麻烦的事情是数据从哪来？要想解决这个问题，就必须进行下个阶段的学习了，那就是Python编程，可以通过Python编写爬虫来爬取互联网上的海量数据，作为自己数据分析的基础。其实学习数据分析到中后期是绕不过编程的，掌握一门编程语言是非常有必要的，而Python就是数据分析最常见的编程语言之一。

数据分析涵盖的内容非常多，按照场景不同也有很多条分析路线，对于初学者来说可以采用递进式学习方式，这样会有更好的学习效果。

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！