很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后，不免产生一些疑问，应该怎样入门？应该学习哪些技术？学习路线又是什么？
所有萌生入行的想法与想要学习Java的同学的初衷是一样的。岗位非常火，就业薪资比较高,，前景非常可观。基本都是这个原因而向往大数据，但是对大数据却不甚了解。
如果你想学习，那么首先你需要学会编程，其次你需要掌握数学，统计学的知识，最后融合应用，就可以想在数据方向发展，笼统来说，就是这样的。但是仅仅这样并没有什么帮助。
现在你需要问自己几个问题：对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。你自己的专业又是什么？
如果你是金融专业，你可以学习，因为这结合起来你自己的专业，将让你在只有你专业知识的竞争者之中脱颖而出，毕竟现在AI+已经涉及到金融行业了。
说了这么多，无非就是想告诉你，大数据的三个大的发展方向：平台搭建/优化/运维/监控；大数据开发/ 设计/ 架构；数据分析/挖掘。
请不要问哪个容易，只能说能挣钱的都不简单。
所有萌生入行的想法与想要学习Java的同学的初衷是一样的。岗位非常火，就业薪资比较高,，前景非常可观。基本都是这个原因而向往大数据，但是对大数据却不甚了解。
如果你想学习，那么首先你需要学会编程，其次你需要掌握数学，统计学的知识，最后融合应用，就可以想在数据方向发展，笼统来说，就是这样的。但是仅仅这样并没有什么帮助。
现在你需要问自己几个问题：对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。你自己的专业又是什么？
如果你是金融专业，你可以学习，因为这结合起来你自己的专业，将让你在只有你专业知识的竞争者之中脱颖而出，毕竟现在AI+已经涉及到金融行业了。
说了这么多，无非就是想告诉你，大数据的三个大的发展方向：平台搭建/优化/运维/监控；大数据开发/ 设计/ 架构；数据分析/挖掘。
请不要问哪个容易，只能说能挣钱的都不简单。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2020-02-10
第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC，主要学习一些Java语言的概念，如字符、流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。
第二阶段为分布式理论简介，主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partition tolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。
第三阶段为数据存储与计算（离线场景），主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。
第四部分为数仓建设，主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车（5T）架构技术解析、多维数据模型处理kylin（3.5T）部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等；
第五阶段为分布式计算引擎。主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。
第六阶段为数据存储与计算（实时场景），主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。
第七阶段为数据搜索，主要讲解elasticsearch，包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。
第八阶段为数据治理，主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。
第九阶段为BI系统，主要讲解Superset、Graphna两大技术，包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。
第十节段为数据挖掘，主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。
第二阶段为分布式理论简介，主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partition tolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。
第三阶段为数据存储与计算（离线场景），主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。
第四部分为数仓建设，主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车（5T）架构技术解析、多维数据模型处理kylin（3.5T）部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等；
第五阶段为分布式计算引擎。主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。
第六阶段为数据存储与计算（实时场景），主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。
第七阶段为数据搜索，主要讲解elasticsearch，包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。
第八阶段为数据治理，主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。
第九阶段为BI系统，主要讲解Superset、Graphna两大技术，包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。
第十节段为数据挖掘，主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。
第2个回答 2019-07-11
大数据开发工程师学习路线：
第一阶段：Java设计与编程思想
第二阶段： Web前端开发
第三阶段： JavaEE进阶
第四阶段： 大数据基础
第五阶段： HDFS分布式文件系统
第六阶段：MapReduce分布式计算模型
第七阶段： Yarn分布式资源管理器
第八阶段： Zookeeper分布式协调服务
第九阶段： Hbase分布式数据库
第十阶段： Hive分布式数据仓库
第十一阶段： FlumeNG分布式数据采集系统
第十二阶段： Sqoop大数据迁移系统
第十三阶段： Scala大数据黄金语言
第十四阶段： kafka分布式总线系统
第十五阶段： SparkCore大数据计算基石
第十六阶段： SparkSQL数据挖掘利器
第十七阶段： SparkStreaming流失计算平台
第十八阶段： SparkMllib机器学习平台
第十九阶段：SparkGraphx图计算平台
第二十阶段： 大数据项目实战
第3个回答 2020-01-10
大数据的学习路线推荐给你
第1阶段Java
第2阶段JavaEE核心
第3阶段Hadoop生态体系
第4阶段大数据spark生态体系
大数据怎么学
第4个回答 2020-05-22
大数据学习的路线分为8个阶段，按照顺序学习就可以了，选择培训机构的时候重点关注机构的口碑情况，除了口碑还要看看机构的课程、师资、就业、费用等等方面的情况，希望你 早日学有所成。
Java核心
JavaWeb前后端交互
Java高级架构
常用工具和环境
Hadoop生态体系
Spark生态体系
Flink生态体系
前言技术
大数据学习什么
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