我是學(xué)Java的，想嘗試大數(shù)據(jù)開發(fā)，該怎么規(guī)劃學(xué)習(xí)？

我是學(xué)Java的，想嘗試大數(shù)據(jù)開發(fā)，該怎么規(guī)劃學(xué)習(xí)？

一.大數(shù)據(jù)方向工作介紹
二.大數(shù)據(jù)工程師的技能要求
三.大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路徑
四.學(xué)習(xí)資源推薦（書籍、博客、網(wǎng)站）

一.大數(shù)據(jù)方向工作介紹

大數(shù)據(jù)方向的工作目前分為三個(gè)主要方向:
01.大數(shù)據(jù)工程師
02.數(shù)據(jù)分析師
03.大數(shù)據(jù)科學(xué)家
04.其他（數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)算是機(jī)器學(xué)習(xí)，不過和數(shù)據(jù)相關(guān)，也可以理解為大數(shù)據(jù)的一個(gè)方向吧）

二.大數(shù)據(jù)工程師的技能要求

附上二份比較權(quán)威的大數(shù)據(jù)工程師技能圖（圖侵刪）

<img data-rawheight="1058" src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-2712bddb7af89f1955333486b828271e_hd.jpg" data-rawwidth="720" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="720" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-2712bddb7af89f1955333486b828271e_r.jpg"/>
<img data-rawheight="1058" src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-4ab509dd652081d2963cf9cf2a571665_hd.jpg" data-rawwidth="720" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="720" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-4ab509dd652081d2963cf9cf2a571665_r.jpg"/>
總結(jié)如下:

必須技能10條:
01.Java高級(jí)(虛擬機(jī)、并發(fā))
02.Linux 基本操作
03.Hadoop（此處為俠義概念單指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 ）
11.一些小工具(Sqoop等)

高階技能6條:
11.機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及mahout庫(kù)加MLlib
12.R語言
13.Lambda 架構(gòu)
14.Kappa架構(gòu)
15.Kylin
16.Aluxio

三.學(xué)習(xí)路徑

由于本人是從Java開發(fā)通過大概3個(gè)月的自學(xué)轉(zhuǎn)到大數(shù)據(jù)開發(fā)的。所以我主要分享一下自己的學(xué)習(xí)路勁。

第一階段:
01.Linux學(xué)習(xí)（跟鳥哥學(xué)就ok了）
02.Java 高級(jí)學(xué)習(xí)（《深入理解Java虛擬機(jī)》、《Java高并發(fā)實(shí)戰(zhàn)》）

第二階段:
03.Hadoop （董西成的書）
04.HBase（《HBase權(quán)威指南》）
05.Hive（《Hive開發(fā)指南》）
06.Scala（《快學(xué)Scala》）
07.Spark （《Spark 快速大數(shù)據(jù)分析》）
08.Python （跟著廖雪峰的博客學(xué)習(xí)就ok了）

第三階段:
對(duì)應(yīng)技能需求，到網(wǎng)上多搜集一些資料就ok了，我把最重要的事情(要學(xué)什么告訴你了)，
剩下的就是你去搜集對(duì)應(yīng)的資料學(xué)習(xí)就ok了

當(dāng)然如果你覺得自己看書效率太慢，你可以網(wǎng)上搜集一些課程，跟著課程走也OK 。這個(gè)完全根據(jù)自己情況決定。如果看書效率不高就很網(wǎng)課，相反的話就自己看書。

四.學(xué)習(xí)資源推薦:

01.Apache 官網(wǎng)
02.Stackoverflow
04.github
03.Cloudra官網(wǎng)
04.Databrick官網(wǎng)
05.大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)1 （微信公眾號(hào)）
06.CSDN，51CTO
07.至于書籍當(dāng)當(dāng)一搜會(huì)有很多，其實(shí)內(nèi)容都差不多。

最后但卻很重要一點(diǎn):要多關(guān)注技術(shù)動(dòng)向，持續(xù)學(xué)習(xí)。