大数据学习路线图简介

首先，要学习掌握至少一门编程语言如Java或者Python，它们是我们想从事大数据分析、挖掘等相关岗位的最基本的要求；

其次，掌握Linux系统常用的命令操作；

再次，

 第一，熟悉使用Hadoop框架，具体主要学习如下内容模块：

（1）HDFS：数据的存储；

（2）MapReduce:数据的计算；

（3）Yarn：协调资源；

（4）Zookeeper：分布式应用程序协调服务；

（5）Flume：日志收集系统；

（6）Hive：基于Hadoop的数仓工具，常用于存储离线数据；

（7）HBase:分布式、面向列的开源数据库，常用于存储实时数据；

（8）Sqoop：数据传递工具；

第二，掌握Scala语言，多范式编程语言，面向对象和函数式编程特性；

第三，Spark 批处理离线、实时计算引擎；

第四，Flink 比较流行的流处理框架、既支持流处理，也支持批处理；

第五，Elasticsearch 大数据分布式弹性搜索引擎；

学习上述知识，我们能在企业从事的职位大概有，大数据开发，运维，仓库，清洗，平台等方面。