任何學習過程都需要一個科學合理的學習路線，才能夠有條不紊的完成我們的學習目標。大數據所需學習的內容紛繁複雜，難度較大，有一個合理的大數據學習路線圖幫忙理清思路就顯得尤為必要。
一、Java語言以java語言為基礎掌握面向對象編程思想所涉及的知識，以及該知識在面向對象編程思想中的應用，培養學生設計程序的能力。掌握程度：精通。
二、數據結構與算法掌握基於JAVA語言的底層數據結構和算法原理，並且能夠自己動手寫出來關於集合的各種算法和數據結構，並且瞭解這些數據結構處理的問題和優缺點。掌握程度：熟練。
三、數據庫原理與MYSQL數據庫掌握關係型數據庫的原理，掌握結構化數據的特性。掌握關係型數據庫的範式。通過MYSQL數據庫掌握通過SQL語言與MYSQL數據庫進行交互。熟練掌握各種複雜SQL語句的編寫。掌握程度：熟練。
四、LINUX操作系統全面瞭解LINUX。詳解LINUX下的管理命令、用戶管理、網絡配置管理等。掌握SHELL腳本編程，能夠根據具體業務進行復雜SHELL腳本的編寫。掌握程度：精通。
五、Hadoop技術學習Hadoop技術的兩個核心：分佈式文件系統HDFS和分佈式計算框架MapReduce。掌握MR的運行過程及相關原理，精通各種業務的MR程序編寫。掌握Hadoop的核心源碼及實現原理。掌握使用Hadoop進行海量數據的存儲、計算與處理。掌握程度：精通。
六、分佈式數據庫技術:精通分佈式數據庫HBASE、掌握Mongodb及瞭解其它分佈式數據庫技術。精通分佈式數據庫原理、應用場景、HBASE數據庫的設計、操作等，能結合HIVE等工具進行海量數據的存儲於檢索。掌握程度：精通。
七、數據倉庫HIVE精通基於hadoop的數據倉庫HIVE。精通HIVESQL的語法，精通使用HIVESQL進行數據操作。內部表、外部表及與傳統數據庫的區別，掌握HIVE的應用場景及Hive與HBase的結合使用。掌握程度：精通。
八、PYTHON語言精通PYTHON語言基礎語法及面向對象。精通PYTHON語言的爬蟲、WEB、算法等框架。並根據業務可以基於PYTHON語言開發完成的業務功能和系統。掌握程度：精通。
九、機器學習算法熟練掌握機器學習經典算法，掌握算法的原理，公式，算法的應用場景。熟練掌握使用機器學習算法進行相關數據的分析，保證分析結果的準確性。掌握程度：熟練。
十、Spark高級編程技術掌握Spark的運行原理與架構，熟悉Spark的各種應用場景，掌握基於SparkRDD的各種算子的使用；精通SparkStreaming針對流處理的底層原理，熟練應用SparkSql對各種數據源處理,熟練掌握Spark機器學習算法庫。達到能夠在掌握Spark的各種組件的基礎上，能夠構建出大型的離線或實時的業務項目。掌握程度：精通。
十一、真實大數據項目實戰通過幾個真實的大數據項目把之前學習的知識與大數據技術框架貫穿，學習真實的大數據項目從數據採集、清洗、存儲、處理、分析的完整過程，掌握大數據項目開發的設計思想，數據處理技術手段，解決開發過程中遇到的問題和技術難點如何解決。
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