目前市场对大数据干系人才的需求进步神速，岗位的增多，也导致了大数据干系人才涌现了供不应求的状况，从而引发了一波大数据学习的浪潮。大家可以先理解一下关于大数据干系的岗位分类，以及各个岗位须要节制那些相对应的技能，并想清楚自己未来的发展方向，再开始动手针对岗位所需的技能进行学习与研究。所谓心腹知彼，才能更好的达成目标嘛。
大数据处理技能怎么学习呢?在做大数据开拓之前，由于Hadoop是高层次的措辞开拓，须要懂得Java或者Python，很快的就能上手。所有的大数据生态架构都是基于linux系统的根本上的，以是你要有Linux系统的基本知识。如果你不懂Java或者Python还有Linux系统，那么这都是你必学的知识（Java或者Python可二选其一）。
第一阶段Linux系统：由于大数据干系软件都是在Linux系统上运行的，以是Linux要学习的踏实一些，学好Linux对你快速节制大数据干系技能会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更随意马虎理解和配置大数据集群。还能让你对往后新出的大数据技能学习起来更快。
鸟哥的Linux私房菜 是一本公认的Linux的入门书本。
第二阶段
Python：Python 的排名从去年开始就借着人工智能持续上升，现在它已经成为了措辞排行第一名。
从学习难易度来看，作为一个为“优雅”而生的措辞，Python语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很随意马虎上手的高等措辞。在一些习气于底层程序开拓的“硬核”程序员眼里，Python切实其实便是一种“伪代码”。
在大数据和数据科学领域，Python险些是万能的，任何集群架构软件都支持Python，Python也有很丰富的数据科学库，以是Python不得不学。
第三阶段
Hadoop：险些已经成为大数据的代名词，以是这个是必学的。 Hadoop里面包括几个主要组件HDFS、MapReduce和YARN。
Hadoop的核心便是HDFS和MapReduce，而两者只是理论根本，不是详细可利用的高等运用，普通说MapReduce是一套从海量源数据提取剖析元素末了返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取剖析我们须要的内容便是MapReduce做的事了。当然怎么分块剖析，怎么做Reduce操作非常繁芜，Hadoop已经供应了数据剖析的实现，我们只须要编写大略的需求命令即可达成我们想要的数据。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：是一个分布式的，开放源码的分布式运用程序折衷做事，也是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，往后的Hbase也会用到它。它一样平常用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一样平常不会超过1M，都是利用它的软件对它有依赖，对付我们来讲只须要把它安装精确，让它正常的跑起来就可以了。
Mysql：大数据的处理学完了，那么接下来要学习小数据的处理工具Mysql数据库，由于装hive的时候要用到，Mysql须要节制到什么层度呢?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置大略的权限，修正root的密码，创建数据库就可以了。这里紧张的是学习SQL的语法，由于hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是可以的，但是生产环境中利用要把稳Mysql的压力。
Hive：这个东西对付会SQL语法的同学们来说便是神器，它能让你处理大数据变的很大略、明了，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig相似节制一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定须要这个，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检讨你的程序是否实行精确，如果出错给你发出报警并能帮你重试程序，最主要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜好它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种“即将崩溃”的觉得。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，以是它能用来做数据的排重，它与MYSQL比较能存储的数据量大很多。以是他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的行列步队工具，行列步队是干什么的?排队买票你知道不?数据多了同样也须要排队处理，我们可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具合营利用，它是专门用来供应对数据进行大略处理，并写到各种数据接管方的。
Spark：它是用来填补基于MapReduce处理数据速率上的缺陷，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读硬盘。特殊适宜做迭代运算，以是算法流们特殊喜好它。它是用scala编写的。Java措辞或者Scala都可以操作它，由于它们都是用JVM的。
这些东西你都会了就成为一个专业的大数据开拓工程师了，月薪3W都是毛毛雨啦。
后续提高
大数据结合人工智能达到真正的数据科学家，打通了数据科学的任督二脉，在公司是技能专家级别，这时候月薪再次翻倍且成为公司核心骨干。
机器学习：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸剖析、算法繁芜度理论等多门学科。它是人工智能的核心，是使打算机具有智能的根本路子，其运用遍及人工智能的各个领域，它紧张利用归纳、综合而不是演绎。机器学习的算法基本比较固定了，学习起来相对随意马虎。
深度学习：深度学习的观点源于人工神经网络的研究，最近几年景长迅猛。深度学习运用的实例有AlphaGo、人脸识别、图像检测等。是国内外稀缺人才，但是深度学习相比拟较难，算法更新也比较快，须要跟随有履历的老师学习。
最快的学习方法，便是师从行业专家，学习老师多年积累的履历，自己少走弯路达到事半功倍的效果。自古以来，名师出高徒。
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