大数据学习路线

大数据学习路线

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前言

以下学习路线图属于个人学习总结，以自身学习技术栈的时间先后排序，现分享给大家，欢迎大家留言建议，共同进步。

PS：目前居住二线省会城市，所属金融行业，从事大数据开发工程师岗位。

零、学习路线图

以上学习路线图为个人整理，仅供参考，如有需要可私信，转发完整路线图。

一、基础部分

1.Java

重要等级：★★★★★
目前编程语言较多，如C、Java、Scala、 Python等，大家可自行搜索TIOBE语言排行榜。

tiobe编程语言排行榜

Java语言占比基本都是前三位置，学习大数据的话优先考虑学习Java, 对于大数据学习而言，不一定要精通Java, 但是一定要熟悉Java。

Java特点是面向对象、跨平台、健壮性等特点， 具有封装、继承、多态三大特征，现阶段适用范围较广，各类行业各类公司基本都在使用Java作为首选开发语言。

对于初学者而言，一定要掌握好Java，不管是对于后期的Hadoop学习，还是对于其他编程语言Scala或Python都非常有帮助。

2.Mysql

重要等级：★★★★
作为关系型数据库的代表，mysql地位同样重要。在数据库中，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。

目前中小企业一般使用mysql作为数据库，考虑到mysql数据量达到500万性能会下降，一般大型公司都考虑使用Oracle, 更安全稳定，一般国企和上市公司都是用oralce。

对于基础学习，掌握好mysql更易上手，数据库的原理是相通的，如数据定义语言（DDL）、数据查询语言（DQL）、内置函数等。

3.Linux

重要等级：★★★★
一般我们平常使用电脑都是Windows系统，对于大数据开发人员而言，每天都会使用linux, 各种环境部署，上传各种自定义函数jar包，基本都是在linux上进行操作。

Linux系统一般有4个主要部分：内核、shell、文件系统和应用程序，我们需要熟悉linux各种常用的操作命令，如改变文件所属用户、文件查找、文本编辑等。

二、Hadoop生态

1.Hadoop基础

重要等级：★★★★
该部分了解即可，既然选择从事大数据行业了，首先就要了解什么是大数据？大数据有哪些特点？大数据能解决哪些问题？

其次需要了解Hadoop生态圈有哪些组件？分别是干什么的？

最后需要熟悉Hadoop环境怎么部署？分别有哪些配置文件？各自又是干什么的？对于环境部署，现在一般公司选用CDH或TDH、阿里云、华为云等，其原理是共通的，虽然是从事大数据开发，但是很多中小公司没有专门的运维人员，需要大数据开发人员负责运维，所以熟悉大数据开发环境同等重要。

2.Zookeeper

重要等级：★★★★
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务框架，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。

它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。在大数据技术体系中应用场景较多，重点了解底层执行原理及选举机制。

3.HDFS

重要等级：★★★★★
相当于电脑的“磁盘”，HDFS是一种数据分布式保存机制，数据被保存在计算机集群上，主要用于存储数据。

具有多种特点，如数据写入一次，读取多次，可以运行在廉价的机器集群上，扩展性较强，同时支持HA机制，容错性较高。目前用于文件存储，HDFS 为Hive、HBase等工具提供了基础。

4.YARN

重要等级：★★★★★
相当于电脑的“内存”和“CPU”，YARN是下一代MapReduce，即MRv2，是在第一代MapReduce基础上演变而来的，主要是为了解决原始Hadoop扩展性较差，不支持多计算框架而提出的。

YARN是 hadoop 2.0 引入的集群资源管理系统。用户可以将各种服务框架部署在 YARN 上，由 YARN 进行统一地管理和资源分配。YARN具有多重优势，如具有向后兼容性、支持多个框架、框架升级更容易。理解YARN底层机制，就不难理解Spark on Yarn 模式执行机制。

5.MapReduce

重要等级：★★★

MapReduce是一种分布式计算模型，用以进行大数据量的计算，是一种离线计算框架。

这个 MapReduce 的计算过程简而言之，就是将大数据集分解为成若干个小数据集，每个(或若干个)数据集分别由集群中的一个结点(一般就是一台主机)进行处理并生成中间结果，然后将每个结点的中间结果进行合并, 形成最终结果。

可以从编写wordcount开始，了解其执行原理。虽然现在大多优先使用Spark或Flink作为计算框架，MapReduce使用场景不多，但是掌握好MapReduce，对于理解大数据思想及执行机制非常重要。

6.Hive

重要等级：★★★★★
Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储(HDFS)和处理(MapReduce)海量结构化数据，利用其灵活的SQL语法帮助我们进行复杂统计分析。

Hive的数据存储在HDFS上，hive默认使用MapReduce作为SQL的计算引擎，支持调整执行引擎为Spark。Hive主要应用于离线场景，在数仓中基本都会用到Hive，要求会进行表相关的DDL及DQL操作，使用简单的内置函数，编写自定义函数(UDF/UDAF/UDTF)。

7.HBase

重要等级：★★★
HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的NoSQL数据库，用于快速读/写大量数据。HBase使用Zookeeper进行管理，确保所有组件都正常运行。数据被保存在 HDFS (分布式文件系统）上，由 HDFS 保证其高容错性。

HBase 是基于 Apache Hadoop 的面向列的 NoSQL数据库，是 Google 的 BigTable 的开源实现。Hadoop 是一个高容错、高延时的分布式文件系统和高并发的批处理系统，不适用于提供实时计算，而 HBase 是可以提供实时计算的分布式数据库，以k-v键值对形式存在，支持增删改查。

PS： 熟练掌握“基础部分” 及“Hadoop生态”包含技术体系，基本可以胜任数仓开发工程师岗位，主要针对离线的业务场景，目前一二线城市该岗位需求较多，二线城市薪资10K-20K，一线城市薪资稍微高点。

三、Spark生态

1.Scala

重要等级：★★★★
考虑Spark底层都是基于Scala语言编写，在学习Spark框架之前建议优先学习Scala，Spark的兴起，带动Scala语言的发展。

Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程。Scala源代码(.scala)会被编译成Java字节码(.class)，然后运行于JVM之上，并可以调用现有 的Java类库，实现两种语言的无缝对接。

Scala 在设计时参考了Java的设计思想，可以说Scala是源于java，同时将函数式编程语言的特点融合到JAVA中, 如果学过Java，掌握Scala相对容易，重点需要搞清楚Scala 和 java相同点和不同点。以前面试时还被问到过不同点，可见其重要性。

2.Spark

重要等级：★★★★★
Spark是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎。Spark生态包含Spark Core、Spark Sql、SparkStreaming、图计算、机器学习。 Spark使用强大的Scala语言开发，它还提供了对Scala、Python、Java（支持Java 8）和R语言的支持。

Spark运行速度快，支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，可以通过Spark Shell进行交互式编程，同时提供了完整而强大的工具，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件。例外可运行于独立的集群模式中，可运行于Hadoop中，也可运行于各类云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。

对比Hadoop， Spark不能代替Hadoop，但可能代替MapReduce。Spark+Hadoop的组合，是目前多数公司的首选技术架构方式。

对比 MapReduce， Spark可以把多次使用的数据放到内存中， Spark 会的算法多（包含多种转换算子及行动算子），方便处理数据。同时， Spark大部分算子都没有shuffle阶段，不会频繁落地磁盘，降低磁盘IO。在代码编写方面，也不需要写那么复杂的MapReduce逻辑。

3.Kafka

重要等级：★★★★★
Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。

Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。无论是kafka集群，还是consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息，来保证系统可用性。

在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，作为消息队列，目前应用较广，主要应用于实时场景。

四、Flink生态

Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可对有界数据流和无界数据流进行有状态计算。 可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。

Flink虽然诞生的早(2010年)，但是其实是起大早赶晚集，直到2015年才开始突然爆发热度。 在Flink被apache提升为顶级项目之后，阿里实时计算团队决定在阿里内部建立一个 Flink 分支 Blink，并对 Flink 进行大量的修改和完善，让其适应阿里巴巴这种超大规模的业务场景。目前Flink已被阿里购买，在国内大厂中实时计算场景中应用广泛。

第一代的计算引擎，无疑就是 Hadoop 承载的 MapReduce。第二代计算引擎, 如 Tez 以及更上层的 Oozie，支持 DAG 的框架。第三代的计算引擎以 Spark 为代表，特点主要是 Job 内部的 DAG 支持（不跨越 Job），以及强调的实时计算。第四代计算引擎如 Flink，支持流计算以及更一步的实时性。

对比Spark，Spark是基于内存的批量运算，Flink是高可靠的exactly-once的流式运算。目前很多一线城市专门招聘Flink开发工程师，薪资较高，二三线城市招聘该岗位较少。

五、其他相关平台

大数据技术体系日新月异，对于各类大数据专业技术而言，没有绝对的好坏，只有适合自己就好。

对于第五部分内容，都是个人结合工作需要和自身了解，自行学习的部分。大家重点了解下大数据集群环境，现在应用较多的是CDH、TDH、阿里云，大家可以优先学习。

对于其他组件，如编程语言Python、搜索引擎Elasticsearch、ETL工具Kettle、数据库Oracle等，在这里就不做过多解读，大家根据自己需要学习了解。

六、项目实战

重要等级：★★★★★

从第一部分“基础部分”到第五部分“其他相关平台”，都是理论部分。对于理论的学习，最佳的方式就是结合实践。对于计算机学科而言，其特点就是实践性学科。通过实践，才能更好的掌握并理解理论，所以“项目实战”非常重要！！！

对于大数据从业者，面试时简历上都会要求编写项目经历，每个项目中要求写明该项目用到技术栈，面试时面试官通常都会对于你写明的技术点进行询问，询问方式基本都是由浅到深。只有对项目技术栈了然于胸，才能拿下offer。

对于大数据岗位，结合以上学习路线，一般包含项目类型如下：
类型一：Java相关项目（Java及mysql或Oracle)
类型二：数仓项目（Hadoop技术栈）
类型三：实时项目（Spark技术栈）
类型四：实时项目（Flink技术栈）

如果你准备面试数仓开发岗位，需要准备项目类型包含类型一及类型二；如果你准备面试大数据开发岗位，需要准备项目类型包含类型一、类型二及类型三；如果你准备面试专职Flink开发岗位，需要准备以上四种项目类型。

以上是对项目类型的说明，至于准备几个项目，按照个人从业年限项目个数不等。按照经验，至少准备两到三个项目。至于如何学习项目实战部分，推荐大家逛逛B站，很多实用的项目分享。

总结

以上就是个人的全部学习路线，按照时间轴分为基础部分、Hadoop生态、Spark生态、Flink生态、其他相关平台、项目实践。结合实际工作招聘需求和个人理解，分别做了相关说明。对于以上学习路线，如有不妥之处，欢迎大家批评指正。

缺什么补什么，这是基本原则。不管怎样，学习的过程都是从了解到深入，从深入到理解，从理解到掌握，都会有一个时间过程，最终都是要更好的理解并应用技术，实现个人价值。

预祝大家学习顺利，涨薪升职。欢迎大家探讨交流！