大数据开发步骤和流程

已经火了很久了，一直想了解它学习它结果没时间大数据开发，了解了一些资料，结合我自己的情况，整理了一个学习路线。

【大数据学习交流】：大数据的未来前景可期，入行的人也非常的多，而如何快速的完成转型，如何快速的进入大数据领域，就需要转型者、小白去进行深刻的思考。

对于小白学习大数据需要注意的点有很多，但无论如何，既然你选择了进入大数据行业，那么便只顾风雨兼程。正所谓不忘初心、方得始终，学习大数据你最需要的还是一颗持之以恒的心。

新手如何学习大数据技术？大数据怎么入门？怎么做大数据分析？数据科学需要学习那些技术？大数据的应用前景等等问题，已成为热门大数据领域热门问题，以下是对新手如何学习大数据技术问题的解答！

大数据开发学习可以按照以下内容进行学习：

第一阶段：JavaSE+MySql+Linux

学习内容：Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实

用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程

学习目标：学习java语言，掌握java程序编写、面向对象程序开发，掌握MySql体系结构及核心编程技术，打好 Linux 基础，为后续学习提供良好的语言基础。

第二阶段：Hadoop 与生态系统

学习内容：Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper →Flume → Kafka → Sqoop → Pig

学习目标：掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等

第三阶段：Storm 与Spark 及其生态圈

学习内容：Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming →Spark 机器学习

学习目标：让大家拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示，所有工作一个人搞定！并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。

第四阶段：其他

学习内容：Mahout 机器学习→ R 语言→Python

学习目标：机器学习领域经典算法的实现，熟练使用 R语法和统计思维，可以基于具体问题建立数学模型，掌握python技术与数据分析，将数据结果以可视化的直观方式展示给目标用户。

第五阶段：项目实战、技术综合运用

学习内容：某手机公司bug 系统 → 传统广告怎么用大数据 → 类互联网电商网站 → 网站日志收集清洗系统 → 网站流量统计分析系统

学习目标：具备企业级大型完整项目开发能力，综合运用大数据分析知识，完成数据分析、收集、展示的完整流程。

大数据开发相比于数据分析和挖掘来说，对编程基础要高一些，对于零基础学员也会比较困难。然，有道是“有志者事竟成”，用心学习大数据开发，每个人都会有所收获。

我想告诉你，每一份坚持都是成功的累积，只要相信自己，总会遇到惊喜；我想告诉你，每一种活都有各自的轨迹，记得肯定自己，不要轻言放弃；我想告诉你，每一个清晨都是希望的伊始，记得鼓励自己，展现自信的魅力。

（编辑：拼字网 - 核心网）

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