大数据快速入门学习指南，4个月精通学习线路

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。

 

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，因为赚钱都不容易。

 

　　先说一下大数据的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。

 

　　现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，再列举一些常见的：

 

　　文件存储：hadoop HDFS、Tachyon、KFS

　　离线计算：Hadoop MapReduce、Spark

　　流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

　　K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB

　　资源管理：YARN、Mesos

　　日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

　　消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

　　查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

　　分布式协调服务：Zookeeper

　　集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

　　数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib

　　数据同步：Sqoop

　　任务调度：Oozie

　　……

 

　　眼花了吧，上面的有30多种吧，别说精通了，全部都会使用的，估计也没几个。但是这么多，我们究竟是怎么科学的来学习呢？

 

 

 

学完Java大数据以后职业发展的路线参考如下

 

1、技术专家路线：

（1）大数据路线：Java开发工程师à大数据工程师à大数据设计师à大数据架构师à数据科学家

（2）Java路线：Java开发工程师àJava高级工程师à架构师à研发总监

 

2、复合型人才技术+管理路线

软件开发工程师à项目组长à项目主管à项目经理à开发部门经理àCTO或副总经理à职业经理人CEO

 

3、管理路线

项目管理员à项目管理师à项目经理à部门经理à副总经理à职业经理人CEO

 

下面小编给大家介绍一下程序员的兴趣学习圈，跟大咖零距离交流，更多学习教程群里与您分享！
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