大数据开发学习路线，如何快速成为大数据工程师？

其实大数据并没有我们想象中的那么高冷。只要方法得当，学习全面系统，零基础也可以高效胜任大数据开发的工作

 

 

大数据开发，是一个刚刚开始发展的行业，而且技术经常更新，所以大数据的发展会长期发展，但要求程序员要跟着行业发展不断学习进步。一个新技术的出现就意味着要学习研究。

2.都知道大数据开发薪资很高，高的原因是什么，是因为技术门槛高难学，还是仅仅是因为目前会的人少，所以导致虚高

 

 

大数据开发学习可以按照以下内容进行学习：

第一阶段：JavaSE+MySql+Linux

学习内容：Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程

学习目标：学习java语言，掌握java程序编写、面向对象程序开发，掌握MySql体系结构及核心编程技术，打好 Linux 基础，为后续学习提供良好的语言基础。

第二阶段：Hadoop 与生态系统

学习内容：Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper →Flume → Kafka → Sqoop → Pig

学习目标：掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等

第三阶段：Storm 与Spark 及其生态圈

学习内容：Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming →Spark 机器学习

学习目标：让大家拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示，所有工作一个人搞定！并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。

第四阶段：其他

学习内容：Mahout 机器学习→ R 语言→Python

学习目标：机器学习领域经典算法的实现，熟练使用 R语法和统计思维，可以基于具体问题建立数学模型，掌握python技术与数据分析，将数据结果以可视化的直观方式展示给目标用户。

第五阶段：项目实战、技术综合运用

学习内容：某手机公司bug 系统 → 传统广告怎么用大数据 → 类互联网电商网站 → 网站日志收集清洗系统 → 网站流量统计分析系统

学习目标：具备企业级大型完整项目开发能力，综合运用大数据分析知识，完成数据分析、收集、展示的完整流程。