大数据学习路线

随着企业对大数据开发人才需求的增加，越来越多的人想要走入这一行业，但奈何自身专业技能不过关，只好被层层淘汰下来。如何才能提升专业知识，拥有全面的技能呢？分享一个完整的大数据学习路线，希望能帮到你！

第一阶段：基础知识学习

1、学习目标：精通Java面向对象思维和基础语法；熟练Java中异常处理、I/O、多线程操作；精通Java中集合类的使用；掌握Java中网络编程；精通数据库/JDBC的使用。

2、学习效果：精通Java语言及其高级特性；具备本地应用开发能力，例如：聊天室、文件传输助手等。

第二阶段：Hadoop基础学习

1、学习目标：熟悉Hadoop机制原理；熟悉Hadoop集群搭建过程；熟悉Hdfs API使用以及mr编程模型；熟练hive、hbase、sqoop等组件的使用。

2、学习效果：掌握Hadoop集群搭建；能够理解部分Hadoop源码；能通过mr和hive数据清洗等业务需求；能够实现从不同源对数据的抽取、转换清洗、建模、入库；能熟练高效的使用hbase来对非结构化数据进行储存。

第三阶段：Spark内存计算体系（离线提高）

1、学习目标：精通Java面向对象思维和基础语法；熟练Java中异常处理、I/O、多线程操作；精通Java中集合类的使用；掌握Java中网络编程；精通数据库/JDBC的使用。

2、学习效果：精通Java语言及其高级特性；具备本地应用开发能力，例如：聊天室、文件传输助手等。

第四阶段：实时大数据学习

1、学习目标：熟悉storm各个组件的功能以及整体架构原理；熟悉storm环境的搭建；前期能够使用storm-starter初次体验storm执行任务的过程；熟悉storm拓扑的编程模型；熟悉DRPC机制过程；熟悉掌握trident来实现storm的事务。

2、学习效果：熟悉storm架构原理；能够独立完成storm环境的搭建；熟悉storm编程模型，并能构建出相关功能的实例；熟练使用trident构建storm任务。

第五阶段：综合项目

1、项目简介：实时统计广告流量，实现动态黑名单机制，以及黑名单的过滤；实现滑动窗口内各城市的广告展现流量和广告流量的统计；实现各个区域每个广告的点击流量实时统计。

2、技术特点：对实际业务模块进行整合和改造，涵盖SparkCore、SparkSQL和SparkStreaming三大计算框架。

3、学习效果：能够掌握大数据开发过程中的需求分析、方案设计编码实现、功能测试以及性能调优等一整套技能。

相信通过这五个阶段的学习，你在大数据上会有一定突破！