最近很多人問小編現(xiàn)在學習大數(shù)據這么多，他們都是如何學習的呢。很多初學者在萌生向大數(shù)據方向發(fā)展的想法之后，不免產生一些疑問，應該怎樣入門？應該學習哪些技術？學習路線又是什么？今天小編特意為大家整理了一份大數(shù)據從入門到精通的學習路線。并且附帶學習資料和視頻。希望能夠幫助到大家。
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第一階段：Linux理論

（1）Linux基礎；（2）Linux-shell編程；（3）高并發(fā)：lvs負載均衡；（4）高可用&反向代理

第二階段：Hadoop理論

（1）hadoop-hdfs理論；（2）hadoop-hdfs集群搭建；（3）hadoop-hdfs 2.x & api ；（4）hadoop-MR理論 ；

（5）hadoop-MR開發(fā)分析；（6）hadoop-MR源碼分析 ；（7）hadoop-MR開發(fā)案例

第三階段：Hive理論

（1）Hive介紹以及安裝 ；（2）Hive實戰(zhàn)

第四階段：HBase

（1）HBase介紹以及安裝 ；（2）HBase調優(yōu)

第五階段： redis理論

（1）redis類型 ； （2） redis高級

第六階段：Zookeeper理論

（1）Zookeeper介紹 ；（2） Zookeeper使用

第七階段： Scala語法

（1）Scala語法介紹；（2）scala語法實戰(zhàn)

第八階段： Spark理論

（1）Spark介紹；（2）Spark代碼開發(fā)流程 ； （3）Spark集群搭建；（4） Spark資源調度原理；

（5）Spark任務調度；（6）Spark案例；（7）Spark中兩種最重要shuffle；

（8）Spark高可用集群的搭建；（9）SparkSQL介紹；（10） SparkSQL實戰(zhàn) ；

（11）SparkStreaming介紹；（12）SparkStreaming實戰(zhàn)

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第九階段：機器學習介紹

（1） 線性回歸詳解； （2）邏輯回歸分類算法； （3）Kmeans聚類算法； （4）KNN分類算法； （5）決策樹 隨機森林算法

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從零基礎到項目實戰(zhàn)，實時交易監(jiān)控系統(tǒng)，推薦系統(tǒng)理論，數(shù)據庫搭建等等。需要以下大數(shù)據學習資料的小伙伴可以加群免費獲取，大家一起學習大數(shù)據。
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第十階段：Elasticsearch理論

（1）Elasticsearch搜索原理； （2） Elasticsearch實戰(zhàn)

第十一階段：Storm理論

（1）Storm介紹以及代碼實戰(zhàn)；（2）Storm偽分布式搭建以及任務部署； （3）Storm架構詳解以及DRCP原理；

（4） 虛擬化理論kvm虛擬化 ； （5） docker

1,_推薦系統(tǒng)理論與實戰(zhàn)項目 Part2

2,推薦系統(tǒng)理論與實戰(zhàn) 項目Part1

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3.實時交易監(jiān)控系統(tǒng)項目(下)

4,實時交易監(jiān)控系統(tǒng)項目(上)

5,用戶行為分析系統(tǒng)項目1

6,用戶行為分析系統(tǒng)項目2

7,大數(shù)據批處理之HIVE詳解

8,ES公開課 part1

9,spark_streaming_

10,數(shù)據倉庫搭建詳解

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11,大數(shù)據任務調度

12,流數(shù)據集成神器Kafka

13,Spark 公開課

14,海量日志收集利器：Flume

15,Impala簡介

16,Hive簡介

17,MapReduce簡介

18海量數(shù)據高速存取數(shù)據庫 HBase

19,淺談Hadoop管理器yarn原理

20,,分布式全文搜索引擎ElasticSearch Part2

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結語：以上就是大數(shù)據從入門到精通的學習路線了，并且有許多項目實戰(zhàn)供大家實踐。祝大家工作順利，步步高升.

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的2018大数据学习路线从入门到精通的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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