零基础的同学学习大数据开发不能急于求成，要分阶段分步骤来一步步完成，科多大数据给大家来分享一下大数据的学习路线是什么？小白该怎么学习大数据呢，大概可以分为四步：
第一个阶段：了解大数据的基本概念
首先，学习一门课程的时候，要对这门课程有一个简单的了解，比如说，要先学习这门课程的
一些专业的术语，学习一些入门概念知道这么课程是做什么的，主要的学习知识有哪些。那么
学习大数据就必须知道什么是大数据，一般大数据的运用领域是那些，避免自己在对大数据一
无所知的情况下就开始盲目学习。
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第二个阶段：学习计算机的编程语言
对于零基础的小伙伴们来说，开始入门可能并不是那么容易，需要学习大量的理论知识，阅读
枯燥的教材。因为要掌握一门计算机编程语言，还是很难的。大家都知道计算机编程语言有很
多，比如：R，C++，Python，Java等等。
第三阶段：大数据有关的学习课程
经过了前两阶段的基础学习后，我们对编程语言也基本掌握了，接下来就可以进行大数据部分
的课程学习了。在这里小编要特别提醒大家：行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、
spark生态体系、storm实时开发，初学者请务必认清你要学的是不是真正大数据！
第四个阶段：项目实战阶段
实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用
中，可以更快的上手，对于相关知识的使用方法也有了经验。
世上无难事只怕有心人，无论你是有基础也好还是没基础也好，只要你认真学习大数据就一定
会学好。
第一：Linux理论
（1）Linux基础；
（2）Linux-shell编程；
（3）高并发：lvs负载均衡；
（4）高可用&反向代理
第二：Hadoop理论
（1）hadoop-hdfs理论；
（2）hadoop-hdfs集群搭建；
（3）hadoop-hdfs 2.x & api ；
（4）hadoop-MR理论 ；
（5）hadoop-MR开发分析；
（6）hadoop-MR源码分析 ；
（7）hadoop-MR开发案例
第三：Hive理论
（1）Hive介绍以及安装 ；
（2）Hive实战
第四：HBase
（1）HBase介绍以及安装 ；
（2）HBase调优
第五： redis理论
（1）redis类型 ；
（2） redis高级
第七： Scala语法
（1）Scala语法介绍；
（2）scala语法实战
第八阶段： Spark理论
（1）Spark介绍；
（2）Spark代码开发流程 ；
（3）Spark集群搭建；
（4） Spark资源调度原理；
（5）Spark任务调度；
（6）Spark案例；
（7）Spark中两种最重要shuffle；
（8）Spark高可用集群的搭建；
（9）SparkSQL介绍；
（10） SparkSQL实战 ；
（11）SparkStreaming介绍；
（12）SparkStreaming实战
要以实践操作为主，结合项目的实践检测，在做项目的过程中发现bug解决bug才能掌握住技术的本身核心要点，希望能帮到您。大数据学习群142973723
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