全網(wǎng)最全最新的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)學習路徑

大數(shù)據(jù)是對海量數(shù)據(jù)進行存儲、計算、統(tǒng)計、分析處理的一系列處理手段，處理的數(shù)據(jù)量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段所無法完成的，其涉及的技術有分布式計算、高并發(fā)處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領域熱門流行的IT技術。

大數(shù)據(jù)入門，需要學習以下這些知識點：

在這里還是要推薦下我自己建的大數(shù)據(jù)學習交流群:529867072，群里都是學大數(shù)據(jù)開發(fā)的，如果你正在學習大數(shù)據(jù) ，小編歡迎你加入,大家都是軟件開發(fā)黨，不定期分享干貨（只有大數(shù)據(jù)軟件開發(fā)相關的），包括我自己整理的一份最新的大數(shù)據(jù)進階資料和高級開發(fā)教程，歡迎進階中和進想深入大數(shù)據(jù)的小伙伴加入。

1、Java編程技術

Java編程技術是大數(shù)據(jù)學習的基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平臺能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應用程序等，是大數(shù)據(jù)工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數(shù)據(jù)，掌握Java基礎是必不可少的。

2、Linux命令

對于大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進行的，相比Linux操作系統(tǒng)，Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng)，開源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制，因此，想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。

3、Hadoop

Hadoop是大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作!

4、Hive

Hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結構化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。對于Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

5、Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，可以提供豐富的數(shù)據(jù)結構類型，十分適合做數(shù)據(jù)存儲，還可進行不同語言之間相互通信的數(shù)據(jù)交換格式，學習大數(shù)據(jù)，需掌握其具體用法。

6、ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數(shù)據(jù)開發(fā)中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現(xiàn)方法。

7、HBase

HBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，它不同于一般的關系數(shù)據(jù)庫，更適合于非結構化數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

8、phoenix

phoenix是用Java編寫的基于JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態(tài)列、散列加載、查詢服務器、追蹤、事務、用戶自定義函數(shù)、二級索引、命名空間映射、數(shù)據(jù)收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其原理和使用方法。

9、Redis

Redis是一個key-value存儲系統(tǒng)，其出現(xiàn)很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關系數(shù)據(jù)庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，Java，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Redis的安裝、配置及相關使用方法。

10、Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù);同時，F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(可定制)的能力。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。

11、SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成，常作為數(shù)據(jù)源較簡單的web項目的框架。大數(shù)據(jù)開發(fā)需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時，再使用SSM進行整合操作。

12、Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，其在大數(shù)據(jù)開發(fā)應用上的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Kafka架構原理及各組件的作用和使用方法及相關功能的實現(xiàn)。

13、Scala

Scala是一門多范式的編程語言，大數(shù)據(jù)開發(fā)重要框架Spark是采用Scala語言設計的，想要學好Spark框架，擁有Scala基礎是必不可少的，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Scala編程基礎知識!

14、Spark

Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種不同性質的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理的需求，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關知識。

15、Azkaban

Azkaban是一個批量工作流任務調度器，可用于在一個工作流內以一個特定的順序運行一組工作和流程，可以利用Azkaban來完成大數(shù)據(jù)的任務調度，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Azkaban的相關配置及語法規(guī)則。

16、Python與數(shù)據(jù)分析

Python是面向對象的編程語言，擁有豐富的庫，使用簡單，應用廣泛，在大數(shù)據(jù)領域也有所應用，主要可用于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化等，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需學習一定的Python知識。