怎样进行大数据的入门级学习？ - 好文

作者：Fickr Sung孫啟誠
链接：https://www.zhihu.com/question/24761255/answer/231162941
来源：知乎
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大数据方向的工作目前分为三个主要方向:

01.大数据工程师
02.数据分析师
03.大数据科学家
04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）

由于本人目前是是大数据工程师的角色，我就这个方向做一些介绍

本回答目录:
一、大数据工程师的技能要求
二、大数据学习路径
三、学习资源推荐（书籍、博客、网站）

一、大数据工程师的技能要求
总结如下:
必须技能10条:
01.Java高级(虚拟机、并发)
02.Linux 基本操作
03.Hadoop（此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn ）
04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）
05.Hive(Hql基本操作和原理理解）
06.Kafka
07.Storm
08.Scala需要
09.Python
10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）

高阶技能6条:
11.机器学习算法以及mahout库加MLlib
12.R语言
13.Lambda 架构
14.Kappa架构
15.Kylin
16.Aluxio

二、学习路径

由于本人是从Java开发通过大概3个月的自学转到大数据开发的。所以我主要分享一下自己的学习路劲。

第一阶段:
01.Linux学习（跟鸟哥学就ok了）
02.Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》）

第二阶段:
03.Hadoop （董西成的书）
04.HBase（《HBase权威指南》）
05.Hive（《Hive开发指南》）
06.Scala（《快学Scala》）
07.Spark （《Spark 快速大数据分析》）
08.Python （跟着廖雪峰的博客学习就ok了）

第三阶段:
对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了，

我把最重要的事情(要学什么告诉你了)，
剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了

当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定。如果看书效率不高就很网课，相反的话就自己看书。

三，学习资源推荐:

01.Apache 官网
02.Stackoverflow
04.github
03.Cloudra官网
04.Databrick官网
05.过往的记忆（技术博客）
06.CSDN，51CTO
07.至于书籍当当一搜会有很多，其实内容都差不多。

最后但却很重要一点:要多关注技术动向，持续学习。

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