2019怎样进行大数据的入门级学习？

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）

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。大数据学习扣qun： 74零零加4一3八yi1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。

标签：

大数据 Python Python入门 机器学习 编程语言