大數(shù)據(jù)與云計(jì)算經(jīng)常會(huì)被聯(lián)系到一起，尤其是云時(shí)代的迅速發(fā)展，大數(shù)據(jù)越來越受關(guān)注。但是大數(shù)據(jù)對相關(guān)人才要求比較高，需要了解編程技巧、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)/算法、分析能力、數(shù)據(jù)庫技能、數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等等技術(shù)，那么作為小白來說，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的方法有哪些呢？創(chuàng)新互聯(lián)為大家整理了學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的重點(diǎn)內(nèi)容，我們一起去學(xué)習(xí)下吧！

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一、學(xué)習(xí)路線

第 1 階段，掌握J(rèn)ava Web數(shù)據(jù)可視化

你需要掌握J(rèn)ava服務(wù)器端技術(shù)，前端可視化技術(shù)，數(shù)據(jù)庫技術(shù)，這個(gè)階段主要是儲(chǔ)備大數(shù)據(jù)的前置技能，當(dāng)然你已經(jīng)可以從事數(shù)據(jù)可視化工程師的工作了，但還不能算真正入門大數(shù)據(jù)。

第 2 階段，學(xué)會(huì) Hadoop 核心及生態(tài)圈技術(shù)棧。

這部分涵蓋的技術(shù)比較多，像 HDFS 分布式存儲(chǔ)、MapReduce、Zookeeper、Kafka等你都得掌握，掌握后可以去從事 ETL 工程師等一些大數(shù)據(jù)的崗位，但是知識(shí)儲(chǔ)備還不夠完整。

第 3 階段，搞定計(jì)算引擎及分析算法。

計(jì)算引擎我建議是 Spark 和 Flink 都能熟練使用，雖然現(xiàn)在一些企業(yè)還在用 Spark，但未來 Flink 一定會(huì)成為主流。學(xué)到這，你已經(jīng)具備相對完整的大數(shù)據(jù)技能，能從事一些高薪的崗位了，像大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師、推薦系統(tǒng)工程師、用戶畫像工程師等。

二、需要重點(diǎn)掌握：

文件存儲(chǔ)：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

離線計(jì)算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、實(shí)時(shí)計(jì)算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL數(shù)據(jù)庫：HBase、Redis、MongoDB

資源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系統(tǒng)：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式協(xié)調(diào)服務(wù)：Zookeeper

集群管理與監(jiān)控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)：Mahout、Spark MLLib

數(shù)據(jù)同步：Sqoop

任務(wù)調(diào)度：Oozie

三、大數(shù)據(jù)的三個(gè)發(fā)展方向：

平臺(tái)搭建/優(yōu)化/運(yùn)維/監(jiān)控、大數(shù)據(jù)開發(fā)/ 設(shè)計(jì)/ 架構(gòu)、數(shù)據(jù)分析/挖掘。

四、學(xué)習(xí)途徑

自學(xué)：可以通過網(wǎng)上的資料、視頻進(jìn)行學(xué)習(xí)，但是學(xué)習(xí)周期較長、效果不理想。

培訓(xùn)機(jī)構(gòu)：可以挑選專業(yè)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，仔細(xì)甄別培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的資質(zhì)/師資教學(xué)/大綱/就業(yè)等方面，選擇最適合自己的機(jī)構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)，這樣學(xué)習(xí)效率較高，周期短。

新聞名稱：最適合零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的方法來啦
標(biāo)題鏈接：http://jinyejixie.com/article12/dghccgc.html

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