學習大數據要從哪些知識點開始著手？

01-15

如題，本人是剛畢業工作不久的java碼農，本身也是自學開發的，對於比較前沿的東西挺感興趣的，有木有大神可以指點一下？

學習大數據目前主要三個平台hadoop,storm,spark

比如學hadoop，從哪兒開始學首先要根據你的基本情況而定，如果你就一小白，沒有任何開發基礎，也沒有學過任何開發語言，那就必須先從基礎java開始學起（大數據支持很多開發語言，但企業用的最多的還是JAVA），接下來學習數據結構、關係型資料庫、linux系統操作，夯實基礎之後，再進入大數據的學習，例如：hadoop離線分析、Storm實時計算、spark內存計算的學習，學習體系可以按照如下：

第一階段

CORE JAVA （加**的需重點熟練掌握，其他掌握）

Java基礎**

數據類型

運算符、循環

演算法

順序結構程序設計

程序結構

數組及多維數組

面向對象**

構造方法、控制符、封裝

繼承**

多態**

抽象類、介面**

常用類

集合Collection、list**

HashSet、TreeSet、Collection

集合類Map**

異常

File

文件/流**

數據流和對象流**

線程（理解即可）

網路通信（理解即可）

第二階段

數據結構

關係型資料庫

Linux系統操作

Linux操作系統概述

安裝Linux操作系統

圖形界面操作基礎

Linux字元界面基礎

字元界面操作進階

用戶、組群和許可權管理

文件系統管理

軟體包管理與系統備份

Linux網路配置

（主要掌握Linux操作系統的理論基礎和伺服器配置實踐知識，同時通過大量實驗，著重培養學生的動手能力。使學生了解Linux操作系統在行業中的重要地位和廣泛的使用範圍。在學習Linux的基礎上，加深對伺服器操作系統的認識和實踐配置能力。加深對計算機網路基礎知識的理解，並在實踐中加以應用。掌握Linux操作系統的安裝、命令行操作、用戶管理、磁碟管理、文件系統管理、軟體包管理、進程管理、系統監測和系統故障排除。掌握Linux操作系統的網路配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服務的配置與管理。為更深一步學習其它網路操作系統和軟體系統開發奠定堅實的基礎。與此同時，如果大家有時間把javaweb及框架學習一番，會讓你的大數據學習更自由一些）

重點掌握：

常見演算法

資料庫表設計

SQL語句

Linux常見命令

第三階段

Hadoop階段

離線分析階段

實時計算階段

重點掌握：

Hadoop基礎

HDFS

MapReduce

分散式集群

Hive

Hbase

Sqoop

Pig

Storm實時數據處理平台

Spark平台

若之前沒有項目經驗或JAVA基礎，掌握了第一階段進入企業，不足以立即上手做項目，企業需再花時間與成本培養；

第二階段掌握紮實以後，進入企業就可以跟著做項目了，跟著一大幫人做項目倒也不用太擔心自己能不能應付的來，當然薪資不能有太高的要求；

前兩個階段都服務於第三階段的學習，除了熟練掌握這些知識以外，重點需要找些相應的項目去做，不管項目大小做過與沒有相差很多的哦！掌握紮實後可直接面對企業就業，薪資待遇較高！

----------------------以上課程大綱是本人結合西普學院培訓課程及項目經驗總結修改的，供參考----------------------------------------

謝邀！

一張圖讓你看懂在大數據行業中8個至關重要的崗位需要掌握哪些知識和技能，圖片是我們獨家製作，侵權必究！需要轉載請申請授權。如果有關注大數據的朋友，歡迎加我微信：idacker

http://weixin.qq.com/r/JUjbw8TE1JmrrYCg9x03 (二維碼自動識別)

把100G的數字人體活動起來就是最終目標了吧

給你四個關鍵字:數據可視化，ETL，數據挖掘，機器學習

數據時代的到來，也推動了數據行業的發展，包括企業使用數據獲取價值，促使了大量人員從事於數據的學習，學習大數據需要掌握基礎知識，接下從我的角度，為大家做個簡要的闡述。

大數據基礎，主要包括大數據概念、影響、應用、產業、大數據與雲計算、物聯網的關係。

技術就複雜一點了，主要包含：

1.大數據處理架構Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生態系統、Hadoop的安裝與使用；

2.大數據關鍵技術技術：數據採集、數據存儲與管理、數據處理與分析、數據隱私與安全；

3.大數據處理計算模式：批處理計算、流計算、圖計算、查詢分析計算

數據的核心技術就是獲取數據價值，獲取數據前提是，先要有數據，這就牽涉數據挖掘了，數掘挖掘的流程是什麼，主要分為哪幾步？ - 大數據多智時代

第一階段linux+搜索+hadoop體系

Linux基礎→shell編程→高並發架構→hadoop體系→HDFS→mapreduce→hbase→zookeeper→hive→lucene搜索→solr/solrcloud→elasticsearch分散式搜索→CM+CDH集群管理→impala→oozie→flume→sqoop

第二階段機器學習

R語言→mahout

第三階段storm流式計算

kafka→storm→redis

第四階段spark內存計算

scala編程→spark core→spark sql→spark streaming→spark mllib→spark graphx→項目實戰四→python機器學習→spark python編程

第五階段雲計算平台

docker→kvm→openstack雲計算

當然每個階段找一些合適的項目練手是必須的，可以鞏固相關知識點，了解其作用及相關的應用問題等等。歡迎討論交流。