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大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
「大数据」制定了一条专业的学习路径，希望帮助大家少走弯路。主要分为 7 个阶段：入门知识 → Java 基础 → Scala 基础 → Hadoop 技术模块 → Hadoop 项目实战 → Spark 技术模块 → 大数据项目实战。其中，阶段一到阶段五均为免费课程，具体说来：阶段一：学习入门知识这一部分主要针对的是新手，在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。MySQL 是一个 DBMS（数据库管理系统），是最流行的关系型数据库管理系统（关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据）。MongoDB 是 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库（NoSQL），其灵活的数据存储方式备受当前 IT 从业人员的青睐。而 Redis 是一个开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库。两者都非常有必要了解。
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学习大数据首先我们要学习 Java 语言和 Linux 操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java 大家都知道 Java 的方向有 JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习 Java 的标准版 JavaSE 就可以了，像 Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis 都是 JavaEE 方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然 Java 怎么连接数据库还是要知道的，像 JDBC 一定要掌握一下。有同学说 Hibernate 或 Mybites 也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学 Hibernate 或 Mybites 的原理，不要只学 API，这样可以增加你对 Java 操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是 Java 的反射加上 JDBC 的各种使用。
Linux 因为大数据相关软件都是在 Linux 上运行的，所以 Linux 要学习的扎实一些，学好 Linux 对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解 hadoop、hive、hbase、spark 等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会 shell 就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop 这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop 里面包括几个组件 HDFS、MapReduce 和 YARN，HDFS 是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce 是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
YARN 是体现 Hadoop 平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在 hadoop 上运行了，这样就能更好的利用 HDFS 大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个 spark 的集群了，让它直接跑在现有的 hadoop yarn 上面就可以了。
其实把 Hadoop 的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对 ” 大数据 ” 到底有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十 T / 几百 T 大规模的数据，到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据，因为这是你的价值所在，让那些个搞 Javaee 的 php 的 html5 的和 DBA 的羡慕去吧。
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记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper 这是个万金油，安装 Hadoop 的 HA 的时候就会用到它，以后的 Hbase 也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过 1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的 run 起来就可以了。
Mysql 我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具 mysql 数据库，因为一会装 hive 的时候要用到，mysql 需要掌握到什么层度那？你能在 Linux 上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改 root 的密码，创建数据库。这里主要的是学习 SQL 的语法，因为 hive 的语法和这个非常相似。
Sqoop 这个是用于把 Mysql 里的数据导入到 Hadoop 里的。当然你也可以不用这个，直接把 Mysql 数据表导出成文件再放到 HDFS 上也是一样的，当然生产环境中使用要注意 Mysql 的压力。Hive 这个东西对于会 SQL 语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写 MapReduce 程序。有的人说 Pig 那？它和 Pig 差不多掌握一个就可以了。
.在入门学习大数据的过程当中有遇见学习，行业，缺乏系统学习路线，系统学习规划，欢迎你加入我的大数据学习交流裙：529867072，裙文件有我这几年整理的大数据学习手册，开发工具，PDF 文档书籍，你可以自行下载。图片描述
Oozie 既然学会 Hive 了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的 Hive 或者 MapReduce、Spark 脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的 crond 是不是有种想屎的感觉。Hbase 这是 Hadoop 生态体系中的 NOSQL 数据库，他的数据是按照 key 和 value 的形式存储的并且 key 是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与 MYSQL 相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka 这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据（比如好几百 G 的文件）我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了。因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入 HDFS，这时你可以与一个叫 Flume 的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（比如 Kafka）的。
Spark 它是用来弥补基于 MapReduce 处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用 scala 编写的。Java 语言或者 Scala 都可以操作它，因为它们都是用 JVM 的。
会这些东西你就成为一个专业的大数据开发工程师了，月薪 2W 都是小毛毛雨后续提高：当然还是有很有可以提高的地方，比如学习下 python，可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了，网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。图片描述
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最后再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能更好的与算法工程师打交通。
这样你的公司就更离不开你了，大家都会对你喜欢的不要不要的。