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帮忙同学明确好从零到大佬的学习路线，提供最残缺、最具体的教程

上面是学习门路：

阶段一：大数据入门

Linux学习

步入大数据殿堂之前，必须具备大数据的必备技能：Linux的操作应用

Java相干常识

必须具备之前java门路中基础知识以及数据库相干局部的常识技能，学完阶段一： Java零根底入门、阶段二： Java数据库开发即可

大数据框架Hadoop入门

Hadoop是大数据开创者，引领者，学习大数据必经之路

Hadoop之HDFS的应用

把握HDFS的常见Shell操作以及Java代码操作

Hadoop之HDFS外围过程分析

HDFS中外围过程NameNode、SecondaryNameNode、DataNode详细分析

Hadoop之中的MR

MapReduce的思维，理解MapReduce的执行流程，并且通过开发WordCount案例加深了解。

阶段二：PB级离线数据计算剖析存储计划

hadoop中常见问题企业级解决方案

小文件的解决方案、数据歪斜的解决方案、YARN调度器的应用、以及Hadoop在CDH和HDP中的应用

Flume框架

Flume是一个分布式、高牢靠、高可用的零碎，可能无效的收集、聚合、挪动大量的日志数据，在数据采集畛域，属于中流砥柱

数据仓库Hive

解决频繁的开发MapReduce是十分繁琐的，Hive为解决这个而生

NoSQL数据库HBase

HBase是一个高牢靠 、高性能 、面向列 、可伸缩的NoSQL数据库，解决了HDFS无奈实现批改删除的问题，适宜利用在高并发实时读写的利用场景中。

数据分析引擎Impala

Impala是应用C++实现的基于内存的分布式计算引擎，能够提供低提早，高性能的计算能力。

阶段三：Spark框架

Scala语言

Scala的函数式编程受到很多框架的青眼，例如Kafka、Spark、Flink等框架都是应用Scala作为底层源码开发语言

Spark框架

重点Spark中的Transformation算子和Action算子应用，RDD长久化，共享变量应用

Spark性能优化

Spark中的宽依赖、窄依赖、Stage、Shuffle机制、Spark中的checkpoint机制

Spark3.x扩大内容

Spark3.x中的新个性，并且扩大SparkSQL相干内容

阶段四：高频实时数据处理+海量数据全文检索计划

音讯队列Kafka

Kafka是一个反对高吞吐、持久性、分布式的音讯队列，非常适合海量数据的实时生产和生产，重点学习Kafka的外围原理、代码实战、性能优化，以及Kafka的企业级利用。

内存数据库Redis

Redis是一种面向键值对的NoSQL内存数据库，能够满足咱们对海量数据的读写需要，在这里咱们学习Redis中的五种罕用数据类型以及Redis中的一些高级个性

Flink框架根底

理解Flink的基本原理和外围特点，把握Flink中流数据和批数据的编程思路和代码实战，Flink中Standalone集群、ON YARN集群的装置部署，以及Flink中外围API的应用。

Flink框架高级进阶

重点学习Window和Time的应用，Watermark的实战利用，并行度的设置，Kafka Connector的具体利用，以及SparkStreaming的个性和应用。

Flink1.15新个性及状态的应用

把握基于新版本的代码开发，并且对Flink中的State(状态)的应用与治理进行深度扩大。理解状态的容错与一致性

FlinkSQL(1.15)根底

次要波及Flink SQL中的表、列、数据类型、DML语句、滚动+滑动窗口、Watermark、Catalog、HiveModule、SQL Client等性能

FlinkSQL双流JOIN详解

基于Flink1.15版本的双流JOIN的用法，次要波及到一般Join、工夫区间Join、快照Join、维表Join、数组炸裂、表函数Join、窗口Join等Join类型的原理

全文检索引擎Elasticsearch

Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式全文检索引擎，解决了海量数据下数据多条件疾速简单查问的痛点。

阶段五：综合我的项目练习

次要是举荐零碎+数据中台

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