看到一篇不错的大数据的学习路线。记录和分享~
一、大数据相关工作介绍
大数据方向的工作目前主要分为三个主要方向:
大数据工程师
数据分析师
大数据科学家
其他（数据挖掘等）
二、大数据工程师的技能要求
必须掌握的技能11条
Java高级(虚拟机、并发)
Linux 基本操作
Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）
HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）
Hive(Hql基本操作和原理理解）
Kafka
Storm/JStorm
Scala
Python
Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）
辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)
高阶技能6条
机器学习算法以及mahout库加MLlib
R语言
Lambda 架构
Kappa架构
Kylin
Alluxio
第一阶段（基础阶段）
1）Linux学习（跟鸟哥学就ok了）—–20小时
Linux操作系统介绍与安装。
Linux常用命令。
Linux常用软件安装。
Linux网络。
防火墙。
Shell编程等。
官网：https://www.centos.org/download/
中文社区：http://www.linuxidc.com/Linux/2017-09/146919.htm
2）Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》）—30小时
掌握多线程。
掌握并发包下的队列。
了解JMS。
掌握JVM技术。
掌握反射和动态代理。
官网：https://www.java.com/zh_CN/
中文社区：http://www.java-cn.com/index.html
3）Zookeeper学习（可以参照这篇博客进行学习：http://www.cnblogs.com/wuxl360/p/5817471.html）
Zookeeper分布式协调服务介绍。
Zookeeper集群的安装部署。
Zookeeper数据结构、命令。
Zookeeper的原理以及选举机制。
官网：http://zookeeper.apache.org/
中文社区：http://www.aboutyun.com/forum-149-1.html
第二阶段（攻坚阶段）
4）Hadoop （《Hadoop 权威指南》）—80小时
HDFS
HDFS的概念和特性。
HDFS的shell操作。
HDFS的工作机制。
HDFS的Java应用开发。
MapReduce
运行WordCount示例程序。
了解MapReduce内部的运行机制。
MapReduce程序运行流程解析。
MapTask并发数的决定机制。
MapReduce中的combiner组件应用。
MapReduce中的序列化框架及应用。
MapReduce中的排序。
MapReduce中的自定义分区实现。
MapReduce的shuffle机制。
MapReduce利用数据压缩进行优化。
MapReduce程序与YARN之间的关系。
MapReduce参数优化。
MapReduce的Java应用开发
官网：http://hadoop.apache.org/
中文文档：http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/
中文社区：http://www.aboutyun.com/forum-143-1.html
5）Hive（《Hive开发指南》）–20小时
Hive 基本概念
Hive 应用场景。
Hive 与hadoop的关系。
Hive 与传统数据库对比。
Hive 的数据存储机制。
Hive 基本操作
Hive 中的DDL操作。
在Hive 中如何实现高效的JOIN查询。
Hive 的内置函数应用。
Hive shell的高级使用方式。
Hive 常用参数配置。
Hive 自定义函数和Transform的使用技巧。
Hive UDF/UDAF开发实例。
Hive 执行过程分析及优化策略
官网：https://hive.apache.org/
中文入门文档：http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html
中文社区：http://www.aboutyun.com/thread-7598-1-1.html
6）HBase（《HBase权威指南》）—20小时
hbase简介。
habse安装。
hbase数据模型。
hbase命令。
hbase开发。
hbase原理。
官网：http://hbase.apache.org/
中文文档：http://abloz.com/hbase/book.html
中文社区：http://www.aboutyun.com/forum-142-1.html
7）Scala（《快学Scala》）–20小时
Scala概述。
Scala编译器安装。
Scala基础。
数组、映射、元组、集合。
类、对象、继承、特质。
模式匹配和样例类。
了解Scala Actor并发编程。
理解Akka。
理解Scala高阶函数。
理解Scala隐式转换。
官网：http://www.scala-lang.org/
初级中文教程：http://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html
8）Spark （《Spark 权威指南》）—60小时
1.Spark core
Spark概述。
Spark集群安装。
执行第一个Spark案例程序（求PI）。
2.RDD
RDD概述。
创建RDD。
RDD编程API（Transformation 和 Action Operations）。
RDD的依赖关系
RDD的缓存
DAG（有向无环图）
3.Spark SQL and DataFrame/DataSet
Spark SQL概述。
DataFrames。
DataFrame常用操作。
编写Spark SQL查询程序。
4.Spark Streaming
spark Streaming概述。
理解DStream。
DStream相关操作（Transformations 和 Output Operations）。
5.Structured Streaming
6.其他（MLlib and GraphX ）
这个部分一般工作中如果不是数据挖掘，机器学习一般用不到，可以等到需要用到的时候再深入学习。
官网：http://spark.apache.org
中文文档（但是版本有点老）：https://www.gitbook.com/book/aiyanbo/spark-programming-guide-zh-cn/details
中文社区：http://www.aboutyun.com/forum-146-1.html
9）Python (推荐廖雪峰的博客)
博客网站： https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
第三阶段（辅助工具工学习阶段）
11）Sqoop（CSDN，51CTO ，以及官网）
数据导出概念介绍
Sqoop基础知识
Sqoop原理及配置说明
Sqoop数据导入实战
Sqoop数据导出实战、
Sqoop批量作业操作
推荐学习博客：http://student-lp.iteye.com/blog/2157983
官网：http://sqoop.apache.org/
12）Flume（CSDN，51CTO ，以及官网）
FLUME日志采集框架介绍。
FLUME工作机制。
FLUME核心组件。
FLUME参数配置说明。
FLUME采集nginx日志案例（案例一定要实践一下）
推荐学习博客：http://www.aboutyun.com/thread-8917-1-1.html
官网：http://flume.apache.org
13）Oozie（CSDN，51CTO ，以及官网）–20小时
任务调度系统概念介绍。
常用任务调度工具比较。
Oozie介绍。
Oozie核心概念。
Oozie的配置说明。
Oozie实现mapreduce/hive等任务调度实战案例。
推荐学习博客：http://www.infoq.com/cn/articles/introductionOozie
官网：http://oozie.apache.org/
14）Hue（CSDN，51CTO ，以及官网）
推荐学习博客：http://ju.outofmemory.cn/entry/105162
官网：http://gethue.com/
第四阶段（不断学习阶段）
每天都会有新的东西出现，需要关注最新技术动态，不断学习。任何一般技术都是先学习理论，然后在实践中不断完善理论的过程。
备注
1）如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 。如果看书效率不高就很网课，相反的话就自己看书。
2）企业目前更倾向于使用Spark进行微批处理，Storm只有在对时效性要求极高的情况下，才会使用，所以可以做了解。重点学习Spark Streaming。
3）快速学习的能力、解决问题的能力、沟通能力**真的很重要。
4）要善于使用StackOverFlow和Google（遇到解决不了的问题，先Google，如果Google找不到解决方能就去StackOverFlow提问，一般印度三哥都会在2小时内回答你的问题）。
5）视频课程推荐：
可以去万能的淘宝购买一些视频课程，你输入“大数据视频课程”，会出现很多，多购买几份（100块以内可以搞定），然后选择一个适合自己的。个人认为小象学院的董西成和陈超的课程含金量会比较高。
四、持续学习资源推荐
Apache 官网（http://apache.org/）
Stackoverflow（https://stackoverflow.com/）
Github(https://github.com/)
Cloudra官网(https://www.cloudera.com/)
Databrick官网(https://databricks.com/)
About 云 ：http://www.aboutyun.com/
CSDN，51CTO （http://www.csdn.net/，http://www.51cto.com/）
至于书籍当当一搜会有很多，其实内容都差不多。
五、项目案例分析
1）点击流日志项目分析（此处借鉴CSDN博主的文章，由于没有授权，所以就没有贴过来，下面附上链接）—-批处理
http://blog.csdn.net/u014033218/article/details/76847263
2）Spark Streaming在京东的项目实战（京东的实战案例值得好好研究一下，由于没有授权，所以就没有贴过来，下面附上链接）—实时处理
http://download.csdn.net/download/csdndataid_123/8079233
最后但却很重要一点:每天都会有新的技术出现，要多关注技术动向，持续学习。
原文地址：https://blog.csdn.net/gitchat/article/details/78341484