1、1基础篇 先从Linux基础SQL与JavaScala等基础技能着手，通过在线教程强化基础2数据采集与存储 深入HadoopHiveHbase以及ETL技术，掌握大数据存储与采集的核心3数据管理与查询 学习数据仓库治理体系与OLAP查询，优化数据管理流程4大数据工具 熟练使用任务调度运维消息中间件组件协调。

2、学习路线建议如下先掌握基础Java SELinux基础命令和MySQL 然后学习大数据框架，包括HadoopZookeeperHiveFlumeSpark等 进一步学习OLAP查询引擎，如ImpalaPresto等 可选地，学习数据治理，如元数据管理数据湖掌握每个组件的核心作用也很重要，如Hadoop作为基础，Zookeeper管理框架，Hive与Hadoop。

3、大数据学习路线JavaJava SE，Java Web，LinuxShell，高并发架构，Lucene，Solr，HadoopHadoop，HDFS，MapReduce，YARN，Hive，HBase，Sqoop，Zookeeper，Flume，机器学习R，Mahout，StormStorm，Kafka，Redis，SparkScala，Spark，Spark Core，Spark SQL，Spark Streaming，Spark MLlib。

4、学习Linux基础SQL基础Java语言和Scala，推荐使用在线教程平台12 数据采集与存储 掌握Hadoop基础HiveHbase数据存储原理ETL数据采集流程13 数据管理与查询 学习数据仓库体系数据治理体系OLAP查询14 大数据工具 熟悉任务调度平台运维消息中间件组件协调等工具15 数据计算 掌握。

5、Linux因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoophivehbasespark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容易理解和配置大数据集群Hadoop这是现在。

6、1，Java用的不深，把Javase部分吃透就行2，Hadoop生态，YarnZookeeperHDFS这些底层原理要懂3，Mapreduce和Spark开发4，Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去5，MysqlOracle和Postgres数据库操作要回，Sql要会写6，linux操作系统，这个简单的命令必须要懂，会写shell脚本更好了7。

7、分享大数据学习路线第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC主要学习一些Java语言的概念，如字符bai流程控制面向对象进程线程枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段第二阶段为分布式理论简介主要讲解CAP理论数据分布方式一致性2PC和3。

8、大数据存储技术路线最典型的共有三种第一种是采用MPP架构的新型数据库集群，重点面向行业大数据，采用Shared Nothing架构，通过列存储粗粒度索引等多项大数据处理技术，再结合MPP架构高效的分布式计算模式，完成对分析类应用的支撑，运行环境多为低成本 PC Server，具有高性能和高扩展性的特点，在企业分析。

9、掌握了基础后，推荐以下技术学习路线1 Hadoop这是大数据处理的核心平台，学习 HDFSMapReduce 和 YARNHDFS 用于数据存储，MapReduce 用于数据处理，YARN 则是管理资源的平台，让大数据生态系统中的软件能在上面运行，节省资源2 Zookeeper它常用于存储协作信息，如 Hadoop HA 安装时用到了解。

10、在数据新常态一书中，作者克里斯·苏达克带领读者直击大数据前沿，进一步洞悉数据大爆发的6大根源移动互联虚拟生活数字商业在线娱乐云计算数据分析，并在此基础上，构建了场景化社交化量化应用化云化和物联网化等6个大数据成熟度模型，以帮助企业了解由这些趋势构建起的商业新。