掌握这套大数据开发学习路线，从小白到精通没有问题！

很多人都知道大数据很火，就业很好，薪资很高，想往大数据方向发展。但该学哪些技术，学习路线是什么样的呢?用不用参加大数据培训呢?如果自己很迷茫。关注作者：需要更好的学习大数据，可以加我QQ群

首先先问自己几个问题，你的专业是什么，你擅长什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么?是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣?是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣?还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。

其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易，因为挣前都不容易。虽然不容易，为了以后能过上有房有车的生活，混进中产阶级的圈子还得努力啊，那么怎么科学的来学习呢？零基础到项目实战，欢迎加入722680258

第一阶段：Linux+handoop分布式架构计算处理模块

学习不是一个人闭门造车的事，需要和大家多学习交流，获得指导，才能成长的快。

第二阶段 Storm实时计算处理模块

第三阶段 Spark内存处理计算模块

扎实掌握以上阶段的内容，后面就要多进行大数据&离线项目实战了，大数据开源项目的实操了，等到这个阶段了，我想你就可以自信大胆去面对面试官了，开始你的中产阶级的生活了。

加油吧，人这一生如果都是平平淡淡没有追求，不管是物质还是精神的追求，那这一生枉活一世。

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时间： 2024-10-10 23:56:54

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参考博客:做了五年大数据开发工程师总结的的大数据学习路线 大数据的4V特征: 1.        数据量大,TB->PB 2.        数据类型繁多,结构化.非结构化文本.日志.视频.图片.地理位置等: 3.        商业价值高,但是这种价值需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来: 4.        处理时效性高,海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中. 常见的大数据的开源框架: l  文件存储:Hadoop HDFS.Tachyon.KFS l  离线计算:

大数据最佳学习路线总结

一,题记 要说当下IT行业什么最火?ABC无出其右.所谓ABC者,AI + Big Data + Cloud也,即人工智能.大数据和云计算(云平台).每个领域目前都有行业领袖在引领前行,今天我们来讨论下大数据Big Data这个方向. 二,大数据里面的角色 角色一:大数据工程 大数据工程需要解决数据的定义.收集.计算与保存的工作,因此大数据工程师们在设计和部署这样的系统时首要考虑的是数据高可用的问题,即大数据工程系统需要实时地为下游业务系统或分析系统提供数据服务: 角色二:大数据分析 大数据分析

2018年最新Hadoop大数据开发学习路线图

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大数据开发学习步骤

经常有初学者 问我,自己想往大数据方向发展,该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高.如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么我就想问一下,你的专业是什么,对于计算机/软件,你的兴趣是什么?是计算机专业,对操作系统.硬件.网络.服务器感兴趣?是软件专业,对软件开发.编程.写代码感兴趣?还是数学.统计学专业,对数据和数字特别感兴趣. 其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向,平台搭建/优化/运维/监控.大数据开发/设计/架构.数据分析/挖掘.请不要问

零基础大数据新手学习路线教程

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大数据入门学习路线分享，请大家收下

大数据的学习技术点Hadoop核心(1) 分布式存储基石:HDFSHDFS简介 入门演示 构成及工作原理解析:数据块,NameNode, DataNode.数据写入与读取过程.数据复制.HA方案.文件类型. HDFS常用设置 Java API代码演示(2) 分布式计算基础:MapReduceMapReduce简介.编程模型.Java API 介绍.编程案例介绍.MapReduce调优(3) Hadoop集群资源管家:YARNYARN基本架构 资源调度过程 调度算法 YARN上的计算框架离线计算(

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