? ? ? ? ?首先，大數(shù)據(jù)的定義是什么？很多人都在說要進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)，要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)，但往往對大數(shù)據(jù)都是一知半解，我們先看百度百科對大數(shù)據(jù)的定義

? ? ? ? ?來抓重點(diǎn)，常規(guī)的軟件工具處理不了的，就必須要用新的技術(shù)，那能解決以上問題的技術(shù)就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。

? ? ? ? ?大數(shù)據(jù)的技術(shù)是一個技術(shù)群落，想全部學(xué)習(xí)短期內(nèi)是不現(xiàn)實(shí)的，那么我們怎么樣科學(xué)的有邏輯有規(guī)劃的來學(xué)習(xí)，我們得了解大數(shù)據(jù)行業(yè)里，有哪些崗位，我們直接從工作崗位的技能需求來倒推我們如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，如何有側(cè)重點(diǎn)的來學(xué)習(xí)。

首先，先看看有哪些崗位，當(dāng)然大公司會分的比較詳細(xì)，中小企企業(yè)相對要求會全面一些

先看看如下這幅圖，圖沒有很詳細(xì)，我再做解答

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我們從整個數(shù)據(jù)項(xiàng)目的業(yè)務(wù)流程出發(fā)，（以上所有崗位都對編程有要求，所以編程基礎(chǔ)是必不可少的）

• 大數(shù)據(jù)工程師，眾所周知，在沒有大數(shù)據(jù)以前，行業(yè)應(yīng)用已經(jīng)非常成熟了，最早大家只關(guān)注功能的實(shí)現(xiàn)，接著重視前臺的界面，前端工程師因此火了一段時間，因?yàn)橐郧皵?shù)據(jù)量不大，所以在功能上并不重視，由于移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量非常龐大了，這個時候單機(jī)服務(wù)器不能解決問題，那么分布式集群就出現(xiàn)了，大數(shù)據(jù)工程師的職責(zé)就是搭建大數(shù)據(jù)平臺，所以從上圖可以得知，大數(shù)據(jù)工程師，需要有java基礎(chǔ)（行業(yè)應(yīng)用大部分是java語言編寫的），所以，今后想從事該崗位的，那么學(xué)習(xí)的路線圖如下

java基礎(chǔ)----linux----hadoop-----hive、hbase----scala---spark

• 算法工程師，該崗位零基礎(chǔ)的小伙伴就請止步吧，更適用于數(shù)學(xué)專業(yè)的研究生及以上學(xué)歷，對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)要求比較高。
• 數(shù)據(jù)挖掘工程師，建議從python入手，畢竟python里面有大量的數(shù)據(jù)科學(xué)的包，也有pyspark，直接從spark里面調(diào)數(shù)據(jù)，不用學(xué)習(xí)Scala語言（spark的編程語言是Scala），學(xué)習(xí)的路線如下：

python基礎(chǔ)—python web（強(qiáng)化編程基礎(chǔ)）--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)補(bǔ)充（線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、離散數(shù)學(xué)）--python? numpy? pandas包---機(jī)器學(xué)習(xí)算法---深度學(xué)習(xí)

• 數(shù)據(jù)分析師，該崗位對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求不高，但對綜合素質(zhì)要求非常高，能充分的理解行業(yè)行情、公司運(yùn)營、產(chǎn)品運(yùn)作、對市場敏銳度較高。具備一定的編程基礎(chǔ)，建議學(xué)習(xí)python，能熟練使用相關(guān)的工具，如excel，sas、spss等，能寫漂亮的文章做PPT就行，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好的女生可以建議走該方向。

學(xué)習(xí)路線：python基礎(chǔ)—python? numpy? pandas包---excel—spss---sas

• 大數(shù)據(jù)可視化，該崗位需要前端的相關(guān)基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師，也不多做介紹了。

根據(jù)以上的崗位介紹，對自己做一個整體的規(guī)劃

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個人是建議從大數(shù)據(jù)工程師入手，從java基礎(chǔ)開始學(xué)，畢竟編程基礎(chǔ)是每個崗位都需要的，而且java的適用面是最廣的，雖然現(xiàn)在python的勢頭很足，但相對java來說，python比較簡單，只要java能熟練使用了，要學(xué)會python，兩周的時間就沒問題，從長遠(yuǎn)的職業(yè)規(guī)劃來說，學(xué)習(xí)沒有速成的方法，腳踏實(shí)地才是最重要的。

我這有大數(shù)據(jù)工程師詳細(xì)的學(xué)習(xí)的計(jì)劃，分享給大家，希望對你們有幫助。

第一階段：靜態(tài)網(wǎng)頁基礎(chǔ)（HTML+CSS）

難易程度：一顆星

主要技術(shù)包括：html常用標(biāo)簽、CSS常見布局、樣式、定位等、靜態(tài)頁面的設(shè)計(jì)制作方式等

第二階段：JavaSE+JavaWeb

難易程度：兩顆星

主要技術(shù)包括：java基礎(chǔ)語法、java面向?qū)ο?#xff08;類、對象、封裝、繼承、多態(tài)、

抽象類、接口、常見類、內(nèi)部類、常見修飾符等） 、異常、集合、文件、IO、

MYSQL(基本SQL語句操作、多表查詢、子查詢、存儲過程、事務(wù)、分布式事務(wù))

JDBC、線程、反射、Socket編程、枚舉、泛型、設(shè)計(jì)模式

第三階段：前端框架

難易程序：兩星

主要技術(shù)包括：JavaScript、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui

第四階段：企業(yè)級開發(fā)框架

難易程序：三顆星

主要技術(shù)包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro 、redis、流程引擎activity， 爬蟲技術(shù)nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群和熱備 、MySQL讀寫分離

第五階段： 初識大數(shù)據(jù)

難易程度：三顆星

主要技術(shù)包括：大數(shù)據(jù)前篇（什么是大數(shù)據(jù)，應(yīng)用場景，如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)庫，虛擬機(jī)概念和安裝等）、Linux常見命令(文件管理、系統(tǒng)管理、磁盤管理)、Linux Shell編程（SHELL變量、循環(huán)控制、應(yīng)用）、Hadoop入門（Hadoop組成、單機(jī)版環(huán)境、目錄結(jié)構(gòu)、HDFS界面、MR界面、簡單的SHELL、java訪問hadoop）、HDFS(簡介、SHELL、IDEA開發(fā)工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce應(yīng)用(中間計(jì)算過程、Java操作MapReduce、程序運(yùn)行、日志監(jiān)控)、Hadoop高級應(yīng)用(YARN框架介紹、配置項(xiàng)與優(yōu)化、CDH簡介、環(huán)境搭建)、擴(kuò)展(MAP 端優(yōu)化，COMBINER 使用方法見,TOP K,SQOOP導(dǎo)出,其它虛擬機(jī)VM的快照,權(quán)限管理命令,AWK 與 SED命令)

第六階段：大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫

難易程度：四顆星

主要技術(shù)包括：Hive入門（Hive簡介、Hive使用場景、環(huán)境搭建、架構(gòu)說明、工作機(jī)制）、Hive Shell編程（建表、查詢語句、分區(qū)與分桶、索引管理和視圖）、Hive高級應(yīng)用(DISTINCT實(shí)現(xiàn)、groupby、join、sql轉(zhuǎn)化原理、java編程、配置和優(yōu)化)、hbase入門、Hbase SHELL編程(DDL、DML、Java操作建表、查詢、壓縮、過濾器)、細(xì)說Hbase模塊（REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER簡介、ZOOKEEPER配置、Hbase與Zookeeper集成）、HBASE高級特性(讀寫流程、數(shù)據(jù)模型、模式設(shè)計(jì)讀寫熱點(diǎn)、優(yōu)化與配置)

第七階段：實(shí)時數(shù)據(jù)采集

難易程序：四顆星

主要技術(shù)包括：Flume日志采集，KAFKA入門（消息隊(duì)列、應(yīng)用場景、集群搭建）、KAFKA詳解（分區(qū)、主題、接受者、發(fā)送者、與ZOOKEEPER集成、Shell開發(fā)、Shell調(diào)試）、KAFKA高級使用（java開發(fā)、主要配置、優(yōu)化項(xiàng)目）、數(shù)據(jù)可視化（圖形與圖表介紹、CHARTS工具分類、柱狀圖與餅圖、3D圖與地圖）、STORM入門（設(shè)計(jì)思想、應(yīng)用場景、處理過程、集群安裝）、STROM開發(fā)（STROM MVN開發(fā)、編寫STORM本地程序）、STORM進(jìn)階（java開發(fā)、主要配置、優(yōu)化項(xiàng)目）、KAFKA異步發(fā)送與批量發(fā)送時效，KAFKA全局消息有序，STORM多并發(fā)優(yōu)化

第八階段：SPARK數(shù)據(jù)分析

難易程序：五顆星

主要技術(shù)包括：SCALA入門(數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符、控制語句、基礎(chǔ)函數(shù))、SCALA進(jìn)階(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、類、對象、特質(zhì)、模式匹配、正則表達(dá)式)、SCALA高級使用（高階函數(shù)、科里函數(shù)、偏函數(shù)、尾迭代、自帶高階函數(shù)等）、SPARK入門(環(huán)境搭建、基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)、運(yùn)行模式)、Spark數(shù)據(jù)集與編程模型、SPARK SQL、SPARK 進(jìn)階（DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA與SOCKET、編程模型）、SPARK高級編程（Spark-GraphX、Spark-Mllib機(jī)器學(xué)習(xí)）、SPARK高級應(yīng)用（系統(tǒng)架構(gòu)、主要配置和性能優(yōu)化、故障與階段恢復(fù)）、SPARK? ML KMEANS算法，SCALA 隱式轉(zhuǎn)化高級特性

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的如何入门大数据学习的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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