你想快速成為大資料工程師？

學習  大資料沒有零基礎入門，首先你要成為一名工程師

在這裡還是要推薦下我自己建的大資料學習交流群:199427210，群裡都是學大資料開發的，如果你正在學習  大資料 ，小編歡迎你加入,大家都是軟體開發黨，不定期分享乾貨（只有大資料軟體開發相關的），包括我自己整理的一份最新的大資料進階資料和高階開發教程，歡迎進階中和進想深入大資料的小夥伴加入。

JavaEE，主要運用於企業級運用開發；安卓開發方向；嵌入式運用開發方向。 在此建議大家選擇JavaEE方向，由於運用非常普遍，崗位設定也比較多。

Java的職業展開規劃之路我們也曾在（一文闡述Java從初級到初級的學習之路——

）詳細羅列，這裡就不逐一羅列了。

但我們歷來沒有討論過學習Java，難道這輩子就只能做Java後端開發嗎？只能在這條路上妥協終究嗎？難道中途沒有其他的選擇嗎？

偶然看法的一個冤家，最末尾是從事Java後端開發的，後來他在專業時間自學成功轉入大資料行業，如今是一名大資料工程師，待遇也比之前好更多。前提是他是一名Java後端開發。

大資料是我們如今比較火的一個展開方向，但是很多培訓機構有提到速成的，小編覺得不是特別靠譜。

緣由有以下：

大資料是一個重生行業，還不太成熟。

Java展開了將近20年，也沒有說幾個月速成的，最多也就是帶你入門，讓你對Java的知識結構體系有一個明晰的認知，在後期的義務實際時期生長的速度更快。

大資料的起點要高，並不是所謂的零基礎就可以入門的。

我們接上去講述的有關大資料的學習是有條件限制的，首先你需求是一名普通的工程師，假設你是Java工程師的話更好，但假設你是小白的話，那就只能成為一名工程師的後再來學習大資料吧。

一、看法大資料

大資料本質其實也是資料，不過也包括了些新的特徵，

資料來源廣；

資料格式多樣化（結構化資料、非結構化資料、Excel檔案等）；

資料量大（最少也是TB級別的、甚至可以是PB級別）；

資料增長速度快。

而針對以上新的特徵需求思索很多成果：

例如，資料來源廣，該如何採集彙總？採集彙總之後，又該儲存呢？資料儲存之後，該如何經過運算轉化本錢人想要的結果呢？

關於這些成果，我們需求有相對應的知識處置。

二、大資料所需技藝要求

Python言語：編寫一些指令碼時會用到。

Scala言語：編寫Spark順序的最佳言語，當然也可以選擇用Python。

Ozzie，azkaban：定時義務排程的工具。

Hue，Zepplin：圖形化義務執行管理，結果反省工具。

Allluxio，Kylin等：經過對儲存的資料中止預處置，加快運算速度的工具。

必需掌握的技藝：

Java初級(虛擬機器、併發)、Linux 基本操作、Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）、 HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ） 、輔佐小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

高階技藝6條：

機器學習演算法以及mahout庫加MLlib、 R言語、Lambda 架構、Kappa架構、Kylin、Alluxio

三、學習規劃

每天需求有3個小時的學習時間，週末的時分需求10小時，假設做不到的話，只能是

第一階段（基礎階段）

Linux學習

Linux作業系統引見與安裝、Linux常用命令、Linux常用軟體安裝、Linux網路、 防火牆、Shell程式設計等。

Java 初級學習（《深化理解Java虛擬機器》、《Java高併發實戰》）

掌握多執行緒、掌握併發包下的佇列、掌握JVM技術、掌握反射和靜態代理、瞭解JMS。

Zookeeper學習

Zookeeper分散式協調效力引見、Zookeeper叢集的安裝部署、Zookeeper資料結構、命令。

第二階段（攻堅階段）

Hadoop、Hive、HBase、Scala、Spark、Python

第三階段（輔佐工具工學習階段）

Sqoop、Flume、Oozie、Hue

總結

在技術行業裡面，每天都會有新的東西出現，需求關注最新技術靜態，不時學習。任何普通技術都是先學習實踐，然後在實際中不時完善實踐的程式。

假設你覺得自己看書效率太慢，你可以網上搜集一些課程。

快速學習的才幹、處置成果的才幹、溝通才幹在這個行業是真的非常重要的目的。

要擅長運用StackOverFlow和Google來幫助你學習程式遇到的成果。

以上是我們對大資料學習的總結，當然我們也提到了，並不是說零基礎的就可以直接學習，需求有程式設計的基礎，要先掌握紮實的程式設計基礎，在此建議學習Java，成為一名工程師的時分，有一定程式設計閱歷，自學起來也相對比末尾要複雜一點，然後對大資料有興味或許想要進入這個行業的就可以去學習了

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