初学者如何学习大数据，大数据开发学习路线图

对于现代社会，大数据开发的重要性不言而喻，通过大量的数据处理、分析获取有价值的信息，对当今企业、研究机构以及政府机关做决策是至关重要的，这一现象在未来会更加平常，因此，对大数据开发人才的需求量也会更大，因此，想学大数据开发的人也很多，那么，如何才能学好大数据开发呢？

对于大数据开发的学习，重在掌握基本知识以及实践应用，合理安排基础知识的学习，可以起到事半功倍的效果，以下是比较经典的大数据开发学习路线：

第一阶段：JavaSE+MySql+Linux

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

第二阶段：Hadoop与生态系统

Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → Hbase → Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig

第三阶段：Storm与Spark及其生态圈

Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark机器学习

第四阶段：其他

Mahout机器学习 → R语言 → Python

第五阶段：项目实战、技术综合运用

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 → 网站日志手机清洗系统 → 网站流量统计分析系统

该学习路线适合所有对大数据开发有兴趣的人员，从JavaSE到大数据生态高端课程，内容量很大，有一定的难度和深度，系统的学习下来，对于大数据开发人员的技术提升很有帮助！