背景
近年來大資料BigData、人工智慧AI、物聯網Iot等行業發展迅猛，很多人都想要從事大資料技術開發工作，但是，請問要怎麼做，路線是什麼？從哪裡開始學？學哪些？這是一個大問題。對於我自己來說，最近也在學一些大資料開發相關的技術，所以之前整理了一份《大資料技術學習路線》，希望對你有所幫助。

學習規劃
總共分為五大部分，分別是：

大資料技術基礎
離線計算Hadoop
流式計算Storm
記憶體計算Spark
機器學習演算法
目前我學完了約60%的內容，但還有很多需要多實踐、和深研的地方，我也在繼續學習，和摸索當中。希望你早日能成為大資料技術開發中的一員，然後大家一起學習，和技術交流。

技術說明
這裡我只列舉了技術點，給你提供了一個學習方向，具體實現內容可以藉助網路去學習了，相信這方面你應該懂得了如何藉助網路力量，然後進行自我學習了。

大資料技術基礎
linux操作基礎
linux系統簡介與安裝
linux常用命令–檔案操作
linux常用命令–使用者管理與許可權
linux常用命令–系統管理
linux常用命令–免密登陸配置與網路管理
linux上常用軟體安裝
linux本地yum源配置及yum軟體安裝
linux防火牆配置
linux高階文字處理命令cut、sed、awk
linux定時任務crontab
shell程式設計
shell程式設計–基本語法
shell程式設計–流程控制
shell程式設計–函式
shell程式設計–綜合案例–自動化部署指令碼
記憶體資料庫redis
redis和nosql簡介
redis客戶端連線
redis的string型別資料結構操作及應用-物件快取
redis的list型別資料結構操作及應用案例-任務排程佇列
redis的hash及set資料結構操作及應用案例-購物車
redis的sortedset資料結構操作及應用案例-排行榜
布式協調服務zookeeper
zookeeper簡介及應用場景
zookeeper叢集安裝部署
zookeeper的資料節點與命令列操作
zookeeper的java客戶端基本操作及事件監聽
zookeeper核心機制及資料節點
zookeeper應用案例–分散式共享資源鎖
zookeeper應用案例–伺服器上下線動態感知
zookeeper的資料一致性原理及leader選舉機制
java高階特性增強
Java多執行緒基本知識
Java同步關鍵詞詳解
java併發包執行緒池及在開源軟體中的應用
Java併發包訊息隊裡及在開源軟體中的應用
Java JMS技術
Java動態代理反射
輕量級RPC框架開發
RPC原理學習
Nio原理學習
Netty常用API學習
輕量級RPC框架需求分析及原理分析
輕量級RPC框架開發
離線計算Hadoop
hadoop快速入門
hadoop背景介紹
分散式系統概述
離線資料分析流程介紹
叢集搭建
叢集使用初步
HDFS增強
HDFS的概念和特性
HDFS的shell(命令列客戶端)操作
HDFS的工作機制
NAMENODE的工作機制
java的api操作
案例1：開發shell採集指令碼
MAPREDUCE詳解
自定義hadoop的RPC框架
Mapreduce程式設計規範及示例編寫
Mapreduce程式執行模式及debug方法
mapreduce程式執行模式的內在機理
mapreduce運算框架的主體工作流程
自定義物件的序列化方法
MapReduce程式設計案例
MAPREDUCE增強
Mapreduce排序
自定義partitioner
Mapreduce的combiner
mapreduce工作機制詳解
MAPREDUCE實戰
maptask並行度機制-檔案切片
maptask並行度設定
倒排索引
共同好友
federation介紹和hive使用
Hadoop的HA機制
HA叢集的安裝部署
叢集運維測試之Datanode動態上下線
叢集運維測試之Namenode狀態切換管理
叢集運維測試之資料塊的balance
HA下HDFS-API變化
hive簡介
hive架構
hive安裝部署
hvie初使用
hive增強和flume介紹
HQL-DDL基本語法
HQL-DML基本語法
HIVE的join
HIVE 引數配置
HIVE 自定義函式和Transform
HIVE 執行HQL的例項分析
HIVE最佳實踐注意點
HIVE優化策略
HIVE實戰案例
Flume介紹
Flume的安裝部署
案例：採集目錄到HDFS
案例：採集檔案到HDFS
流式計算Storm
Storm從入門到精通
Storm是什麼
Storm架構分析
Storm架構分析
Storm程式設計模型、Tuple原始碼、併發度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
Storm叢集部署實戰
Storm+Kafka+Redis業務指標計算
Storm原始碼下載編譯
Strom叢集啟動及原始碼分析
Storm任務提交及原始碼分析
Storm資料傳送流程分析
Storm通訊機制分析
Storm訊息容錯機制及原始碼分析
Storm多stream專案分析
編寫自己的流式任務執行框架
Storm上下游及架構整合
訊息佇列是什麼
Kakfa核心元件
Kafka叢集部署實戰及常用命令
Kafka配置檔案梳理
Kakfa JavaApi學習
Kafka檔案儲存機制分析
Redis基礎及單機環境部署
Redis資料結構及典型案例
Flume快速入門
Flume+Kafka+Storm+Redis整合
記憶體計算Spark
scala程式設計
scala程式設計介紹
scala相關軟體安裝
scala基礎語法
scala方法和函式
scala函數語言程式設計特點
scala陣列和集合
scala程式設計練習（單機版WordCount）
scala面向物件
scala模式匹配
actor程式設計介紹
option和偏函式
實戰：actor的併發WordCount
柯里化
隱式轉換
AKKA與RPC
Akka併發程式設計框架
實戰：RPC程式設計實戰
Spark快速入門
spark介紹
spark環境搭建
RDD簡介
RDD的轉換和動作
實戰：RDD綜合練習
RDD高階運算元
自定義Partitioner
實戰：網站訪問次數
廣播變數
實戰：根據IP計算歸屬地
自定義排序
利用JDBC RDD實現資料匯入匯出
WorldCount執行流程詳解
RDD詳解
RDD依賴關係
RDD快取機制
RDD的Checkpoint檢查點機制
Spark任務執行過程分析
RDD的Stage劃分
Spark-Sql應用
Spark-SQL
Spark結合Hive
DataFrame
實戰：Spark-SQL和DataFrame案例
SparkStreaming應用實戰
Spark-Streaming簡介
Spark-Streaming程式設計
實戰：StageFulWordCount
Flume結合Spark Streaming
Kafka結合Spark Streaming
視窗函式
ELK技術棧介紹
ElasticSearch安裝和使用
Storm架構分析
Storm程式設計模型、Tuple原始碼、併發度分析
Storm WordCount案例及常用Api分析
Spark核心原始碼解析
Spark原始碼編譯
Spark遠端debug
Spark任務提交行流程原始碼分析
Spark通訊流程原始碼分析
SparkContext建立過程原始碼分析
DriverActor和ClientActor通訊過程原始碼分析
Worker啟動Executor過程原始碼分析
Executor向DriverActor註冊過程原始碼分析
Executor向Driver註冊過程原始碼分析
DAGScheduler和TaskScheduler原始碼分析
Shuffle過程原始碼分析
Task執行過程原始碼分析
機器學習演算法
python及numpy庫
機器學習簡介
機器學習與python
python語言–快速入門
python語言–資料型別詳解
python語言–流程控制語句
python語言–函式使用
python語言–模組和包
phthon語言–面向物件
python機器學習演算法庫–numpy
機器學習必備數學知識–概率論
常用演算法實現
knn分類演算法–演算法原理
knn分類演算法–程式碼實現
knn分類演算法–手寫字識別案例
lineage迴歸分類演算法–演算法原理
lineage迴歸分類演算法–演算法實現及demo
樸素貝葉斯分類演算法–演算法原理
樸素貝葉斯分類演算法–演算法實現
樸素貝葉斯分類演算法–垃圾郵件識別應用案例
kmeans聚類演算法–演算法原理
kmeans聚類演算法–演算法實現
kmeans聚類演算法–地理位置聚類應用
決策樹分類演算法–演算法原理
決策樹分類演算法–演算法實現
推薦部落格：http://blog.csdn.net/hemin1003/article/category/6985523/

http://blog.fens.me/series-hadoop-family/

http://www.powerxing.com/tag/hadoop/
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作者：賤賤的劍劍 
來源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/m2606707610/article/details/80600777 
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