零基础大数据学习指南（整套学习资料链接+项目）
目录
一、编程语言部分
1、JavaSE
2、Scala
二、大数据阶段
1、Linux（基本操作）
2、Hadoop（重点中的重点）
3、Zookeeper
4、Hive（重点）
5、Flume
6、Kafka（重点）
7、HBase（重点）
8、Spark（重点中的重点）
9、Flink（重点中的重点）
三、项目阶段
四、机器学习
五、书籍
后续也会继续更新~~~~~~~~~~~
大数据学习指南
本人是按照这个学习路线来的，大数据零基础学习，已找到大数据开发工作。
要从事计算机行业的工作，不管是什么工作，开发、测试、还是算法等，都是要有一门自己比较熟练的编程语言，编程语言可以是C语言、Java、C++等，只要是和你后续工作所相关的就可以（后续用到其他语言的话，你有一门语言基础了，学起来就快了）。
大数据所使用的编程语言主要是Java、Scala、Python，使用最多的还是Java，所以从JavaSE入手是最好的选择，Scala主要是后续Spark、Flink使用，在学习Spark之前把Scala学习一波，是很nice的，因为有了JavaSE的基础，学习Scala就快了，Python可以工作中用到了再学习。
给的视频链接都是b站的，因为百度云盘链接太容易失效了，而且b站上面的视频链接下面一般都有配套的文档资料，所以就不用担心没有配套资料了。
一、编程语言部分
1、JavaSE
相信学习过Java的人基本都听过刘意和毕向东，这两个老师的课程简直就是经典，讲解细致，而且理论+实战结合的很好，初学者入门学习的一剂良药，而且b站也有免费资源，最近刘意老师也出了2019年版的JavaSE视频，也给出了链接，不过15版本已经很经典了，有需要的话也可以看看19版本的
刘意JavaSE（2015版）
刘意JavaSE（2019-IDEA版）
毕向东JavaSE
2、Scala
Scala是一门多范式 (multi-paradigm) 的编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程，最主要的是后续Spark的内容需要用到Scala，所以前面学习了JavaSE，到Spark学习之前，再把Scala学习一波，美滋滋，而且Scala可以和Java进行无缝对接，混合使用，更是爽歪歪。后续Spark学习时基本都是用的Scala，也可能是和Java结合使用，所以Spark之前建议还是先学一波Scala，而且Scala用起来真是很舒服（wordcount一行代码搞定），适合迭代式计算，对数据处理有很大帮助，不过Scala看代码很容易看懂，但是学起来还是挺难的，比如样例类（case class）用起来真是nice，但是隐式转换学起来就相对比较难。学习Scala的建议：1. 学习scala 特有的语法，2. 搞清楚scala和java区别，3. 了解如何规范的使用scala。Scala对学习Spark是很重要的（后面Flink也是要用），虽然现在很多公司还是用Java开发比较多，而且Spark是Scala写的，如果要读源码，会Scala还是很重要的（至少要看得懂代码）。
Scala主要重点包括：隐式转换和隐式参数、模式匹配、函数式编程。这里我看的是尚硅谷韩老师的Scala视频，韩老师讲的真的很不错，五星推荐，哈哈。
也许Python也是需要的，但是学习阶段，可能用Java还是比较多，面试也基本都是问Java相关的内容，所以Python后续工作会用到的话，再看看Python的内容吧。
尚硅谷韩老师Scala
二、大数据阶段
大数据学习路线：Linux -> Hadoop -> Zookeeper -> Hive -> Flume -> Kafka -> HBase -> Scala -> Spark -> 项目 - > Flink（Flink可以后续学习的）
1、Linux（基本操作）
一般我们使用的都是虚拟机来进行操作，所以要安装VM（ Virtual Machine），我使用的是CentOS，所以VM和CentOS都要跟着安装好，跟着视频操作，一定要动手实践，将一些Linux基本命令熟练掌握，一些VIM编辑器的命令也要会用，做相应的一些配置，使用SecureCRT来做远程登录操作（也可以使用其他的，自己顺手就行）。再强调一遍，基本操作命令尽量熟练一点，如果一下记不住，打印一些常用的，自己看看，多用多实践，慢慢就会用了。还有一些软件包的下载安装卸载等，跟着操作一遍，熟悉下，后续都会使用，Shell编程可以后续补。
视频：
如果想了解下shell（后面乌班图的可以选择不看）
没有shell讲解
2、Hadoop（重点中的重点）
Hadoop是一个分布式系统基础框架，用于主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题，也可以说Hadoop是后续整个集群环境的基础，很多框架的使用都是会依赖于Hadoop。主要是由HDFS、MapReduce、YARN组成。这个部分安装Hadoop，Hadoop的三个主要组成部分是重点，对他们的概念要理解出来，知道他们是做什么的，搭建集群环境，伪分布式模式和完全分布式模式的搭建，重要的是完全分布式的搭建，这些部分一定要自己动手实践，自己搭建集群，仔细仔细再仔细，Hadoop的NameNode，DataNode，YARN的启动关闭命令一定要知道，以及他们的启动关闭顺序要记住，不要搞混。后续视频会有一些案例操作，跟着写代码，做测试，把基本环境都配置好，后续这个集群（完全分布式需要三台虚拟机）要一直使用。
视频：
我开始看过的版本
第二个看过的版本
2019版本
3、Zookeeper
Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。分布式安装ZK，对ZK有一定的了解就可以了，了解它的应用场景，以及内部原理，跟着做一些操作，基本上有一些了解即可。
视频：
我看过的版本
尚硅谷周洋版本（听说挺好）
2019版本
4、Hive（重点）
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的安装，它的数据类型，以及它的数据定义、数据操作有较好的了解，怎么操作表（创建表、删除表，创建什么类型的表，他们有什么不同），怎么操作数据（加载数据，下载数据，对不同的表进行数据操作），对数据的查询一定要进行实践操作，以及对压缩方式和存储格式要有一些了解，用到时不懂也可以去查，最好是能理解清楚。这部分有什么面试可能会问，所以视频后续的面试讲解可以看看，理解清楚。
视频：
我开始看过的版本
第二个看过的版本
2019版本
5、Flume
Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。对于Flume，对它的组成架构，以及对Flume Agent的内部原理要理解清楚，Source、Channel、Sink一定要知道它们的各种类型以及作用，有哪些拓扑结构是常见常用的，例如一对一，单Source、多Channel、多Sink等，它们有什么作用，要理解清楚。还有一个重点，就是对Flume的配置文件一定要了解清楚，不懂的可以上官网查看案例，对于不同的情况，它的配置文件要做相应的修改，才能对数据进行采集处理，视频中的实践案例一定要跟着做。
视频：
我开始看过的版本
第二个看过的版本
2019版本
6、Kafka（重点）
Kafka是一个分布式消息队列，用来缓存数据的。比如说实时计算中可以通过Flume+Kafka对数据进行采集处理之后，Spark Streaming再使用Kafka相应的Topic中的数据，用于后续的计算使用。对于Kafka，要理解Kafka的架构，什么是Kafka，为什么需要Kafka，应用场景。基本的命令行操作要掌握，比如怎么创建删除Topic，怎么通过生产者生成数据，消费者怎么消费数据等基本操作，官网也是有一些案例可以查阅的。
视频：
我看过的版本
2019版本
7、HBase（重点）
HBase是一个分布式的、基于列存储的开源数据库。HBase适合存储PB级别的海量数据，也可以说HBase是很适合大数据的存储的，它是基于列式存储数据的，列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。所以对HBase的数据结构要有一定的理解，特别是RowKey的设计部分（因为面试被问到过，咳咳，所以点一下），对于它的原理要了解，一些基本操作也要都会，比如创建表，对表的操作，基本的API使用等。
视频：
我看过的版本
2019版本
8、Spark（重点中的重点）
Spark是快速、易用、通用的大数据分析引擎。一说到Spark，就有一种哪哪都是重点感觉，哈哈。
Spark的组成可以看下图
Spark是基于内存计算的，对于数据的处理速度要比MapReduce快很多很多，而且数据挖掘这些都是要对数据做迭代式计算，MapReduce对数据的处理方式也不适合，而Spark是可以进行迭代式计算，很适合数据挖掘等场景。Spark的Spark SQL能够对结构化数据进行处理，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以作为分布式SQL查询引擎的作用，可以直接使用Hive上的表，对数据进行处理。Spark Streaming主要用于对应用场景中的实时流数据进行处理，支持多种数据源，DStream是Spark Streaming的基础抽象，由一系列RDD组成，每个RDD中存放着一定时间段的数据，再对数据进行处理，而且是基于内存计算，速度快，所以很适合实时数据的处理。Spark MLlib提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。对Spark的核心组件、部署模式（主要是Standalone模式和YARN模式）、通讯架构、任务调度要有一定了解（面试问到了可以说一波），Spark Shuffle要好好理解，还有内存管理要知道，对Spark的内核原理一定要好好理解，不仅面试可能要用，以后工作也是有帮助的，
视频：
我最开始看过的版本
第二个看过的版本
2019版本
9、Flink（重点中的重点）
Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界（有开始无结束）和有界（有开始有结束）数据流进行有状态计算。现在主要是阿里这种大公司使用的比较多，中国很多公司使用的还是Spark居多，而且Flink基本上都是和Spark很多功能大体上一样的，但是以后Flink和Spark孰强孰弱还有待时间的考验，不过Flink近几年越来越火了这是事实，所以如果有时间有精力的话，可以学一学Flink相关的内容也是很不错的。Spark和Flink主要都是在数据处理方面应用，在数据处理方面的话，离线数据处理：Flink暂时比不上Spark，Spark SQL优点在于可以和Hive进行无缝连接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；Flink暂时做不到这一步，因为官方不支持这一操作，Flink只能将数据读取成自己的表，不能直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理：Flink和Spark可以说是平分秋色吧，而且Flink是以事件为驱动对数据进行处理，而Spark是以事件为驱动对数据进行处理，在一些应用场景中，也许Flink的效果比Spark的效果还要好些，因为Flink对数据更加的敏感。比如一秒钟如果触发了成千上万个事件，那么时间驱动型就很难对数据做细致的计算，而事件驱动型可以以事件为单位，一个个事件进行处理，相比而言延迟更低，处理效果更好。还是那句话，虽然现在使用的公司较少，但是有时间接触学习下，也是没有坏处的。
视频：
我看的版本（基础+项目）
三、项目阶段
其实尚硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。
根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点
大数据实战项目
滴滴系统：Kafka+Storm
友盟统计项目：Hive
YouTube项目：Hive
电商数据分析平台项目：Spark
电信客服项目：Hadoop
微博项目：HBase
大数据离线平台：Hadoop+Flume+Hive+HBase
电商数仓项目：Hadoop+Zookeeper+Hive+Flume+Kafka+Spark
在线教育项目：Hadoop+Flume+Kafka+Hive+MySQL+Spark
基于阿里云搭建数据仓库（离线）：ECS（日志生产服务器）+Flume+DataHub+MaxCompute/DataWorks+RDS（业务数据）+QuickBI
基于Flink的电商用户行为数据分析：Kafka+Flink
四、机器学习
这部分给一个文章链接，里面有视频+资料的链接
机器学习资料
五、书籍
都是根据自己看过和准备的来的，所以你自己有更好的选择，根据自己的来就行
Java
《Java核心技术 卷Ⅰ》
Scala
《快学Scala》
Linux
《鸟叔的Linux私房菜-基础篇》
《Linux命令行与Shell脚本编程大全》
Hadoop
《Hadoop权威指南》
谷歌三大文章
Google-Bigtable中文版：http://pan.baidu.com/s/1eQxmrVc
Google-MapReduce中文版_1.0：http://pan.baidu.com/s/1hq7XBI8
Google-File-System中文版_1.0：http://pan.baidu.com/s/1i3verZJ
Google三大论文英文版：http://pan.baidu.com/s/1o6G8PGA
Hive
《Hive编程指南》
Kafka
《Kafka权威指南》
HBase
《HBase权威指南》
Spark
《Spark快速大数据分析》
《Apache Spark源码剖析》
《Spark MLlib机器学习》
大概就这些，看完就需要很久了，大部分我也是需要的时候看相应的部分，所以有时间可以好好看下，不然就需要哪一部分看哪一部分，有助于学习即可。
写这篇博客时间花的不多，但是找这些这些资料花的时间确实不少，这上面的视频资料大部分都是我自己看过的，还有一些其他看过的，不过觉得帮助不是很大，就没有再放链接，这些视频有些我看了不下两遍，一遍不懂，回头就再看一遍。
如果有笔误之处，或者不足之处，欢迎指正，不胜感激~
后续也会继续更新~~~~~~~~~~~
有帮助就点个赞吧，哈哈哈哈哈
欢迎关注我的知乎专栏，也会更新大数据的资料