怎样进行大数据的入门级学习?
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总结如下:必须技能10条:

01.Java高级(虚拟机、并发)

02.Linux 基本操作

03.Hadoop(此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn )

04.HBase(JavaAPI操作+Phoenix )

05.Hive(Hql基本操作和原理理解)

06.Kafka 

07.Storm

08.Scala需要

09.Python

10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming )高阶技能6条:

11.机器学习算法以及mahout库加MLlib

12.R语言

13.Lambda 架构

14.Kappa架构

15.Kylin

16.Aluxio

二、学习路径

第一阶段:

01.Linux学习

02.Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》

第二阶段:

03.Hadoop 

04.HBase(《HBase权威指南》)

05.Hive(《Hive开发指南》)

06.Scala(《快学Scala》)

07.Spark (《Spark 快速大数据分析》)

08.Python 

第三阶段:

对应技能需求,到网上多搜集一些资料就ok了,我把最重要的事情(要学什么告诉你了),

剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了当然如果你觉得自己看书效率太慢,你可以网上搜集一些课程,跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定。如果看书效率不高就很网课,相反的话就自己看书。

三,学习资源推荐:

01.Apache 官网

02.Stackoverflow

04.github

03.Cloudra官网

04.Databrick官网

05.至于书籍当当一搜会有很多,其实内容都差不多。

最后但却很重要一点:要多关注技术动向,持续学习。

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