用户2717790427918
学习大数据需要循序渐进的学，掌握一套学习方法很重，把需要学习的内容分成几个阶段，系统学习。我简单的列了一下需要学习的内容，仅供参考。
第一阶段
JavaSE基础核心
Java入门语法、面向对象核心、集合与泛型、线程机制、网络编程、流程控制结构、异常体系、反射体系、IO流、设计模式
第二阶段
数据库关键技术
MySql安装和使用、DML（数据操纵语言）、DCL（数据控制语言）、存储过程和函数、JDBC核心技术、SQL语言解析、DDL（数据定义语言）
第三阶段
大数据基础核心
Maven、Hadoop、Hive、Kafka、Linux、Shell、Zookeeper+HA、Flume、HBase
第四阶段
Spark生态体系框架
Scala语言、Spark SQL、Kylin、Druid、Sqoop、Spark Core、Presto、Spark Streaming、Redis缓存数据库、GIT & GIT Hub、ElasticSearch
第五阶段
Flink流式数据处理框架
Flink Environment、Flink DataSet、Flink Window、Flink State & Checkpoint、Flink on Yarn、Flink DataStream、Flink Watermark
大数据漫路求索
hadoop、Hbase、hive、spark等框架使用来分析海量的数据，进行计算、统计、得出想要的结果。
条件：开发语言JAVA、操作系统Linux系统
闭着眼睛切土豆
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如果你是大学生，相关专业，确实应该学习，哪怕是理论层面的了解也是有价值的。
你要具备大数据思维，这点非常重要，时代变了，没有这种思维，很容易落后。
如果你想在技术上学习大数据，我建议，首先是计算机语言，和发数据开发架构，然后是数学和算法。这些是大数据的基础。
但大数据真正使用，是需要结合业务的，不同行业需要的业务不同，比如金融行业，工业，互联网等等。
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我的沈阳
大数据技术的学习内容有很多，包括：
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
武器的小知识
大数据可以学习hadoop,hive,zookeeper,hbase,scala,kafka,flume,spark很多，mysql,
