大数据难吗？小白如何学习大数据
新闻来源：优漫教育
日期：2021-06-22
选对比努力更重要，选错了，只不过是越走越远，走错了路，数据产业的火爆程度，不管是薪水还是其他福利，都要好很多，但初次进入大数据培训产业，就是要学会选对？如何才能迅速进入大数据培训产业？
就大数据开发而言，重在掌握基础知识和实际应用，合理安排基础知识的学习，能起到事半功倍的效果，下面是大数据开发的比较经典的学习路线：
第1阶段：Java+MySql+Linux。
JAVA语言入门→OOP编程→常用JAVA程序集→IO/NIO→Java实用技术→Mysql数据库→阶段项目实战→Linux基础→shell编程。
第2阶段：Hadoop和生态系统。
hadoop→MapReduce→Avro→Hive→Hba→Zookeeper→Flume→Kafka→Sqoop→pig。
第3阶段：史塔姆和史塔姆及其生态圈。
storm→Scala→lookSQL→lookstreaming→lookmark机器学习。
第4阶段：其他。
机器学习的Mahout→R语言→Python。
第5阶段：项目实战，技术的综合运用。
移动电话企业系统→传统广告如何使用大数据→互联网电商网站→网站日志手机清空系统→网站流量统计分析系统。
大数据已被炒得很热，但通过我多年从事数据相关工作的经验，目前大数据产业已逐渐成熟，每天都有大量的信息要储存在互联网上，但如何收集、整理这些大数据，从而产生价值，已是大家都在探索的重要课题，至于如何在大数据中挖掘用户需求，预测未来的市场方向，就连政府的政务数据也要云计算大数据。但当前大数据工程师的人才缺口十分巨大，现在绝对是投入大数据领域的绝佳时机。但是从技术上讲，还是有一定难度的，大数据需要许多基本的理论知识和编程框架，分布式服务器等来支持，这也使得一个大数据工程师缺少的是应用开发和商业系统编程方面的人才。因此我们通过多年的经验，制定了大数据工程师学习路线，希望能够让童鞋们更容易地走上这条路！
最好的办法是有编程背景的人，这样可以节省大量的学习时间，更容易理解。由于大数据环境比较复杂，不像学习编程软件，安装一台机器，跟老师敲几行代码就可以了，但是大数据就会麻烦很多，至少要准备好虚拟化的集群环境，然后再安装部署各种计算框架，所以需要有耐心，有一定的解决问题的能力，坚持下去，才有可能学好大数据。建议学习步骤如下：打好基础，理解力强。多管齐下，一定要自己搭建一个编程环境。后边再不断的学一些相关的课程，比如，krk,python,storm，云计算等，自己心里慢慢就会形成一套知识体系，对大数据的了解也会越来越透彻。
第一个是基础入门，大数据包含的知识面很广很广，涉及很多技术，我根据自己多年的工作经验和自己搜集整理的课程设置。从Java语言学开始，着重学习基础知识，然后学习Linux，统计知识。大数据包括以下几个方面：第一，数据的收集和处理，第二，大数据的应用，第三，基于分布式、云计算和一些处理特例的技术框架，数据处理的技术框架，这里着重介绍hadoop分布式框架和hadoop框架。单独解决大数据存储问题。与此同时对于关系数据库中大量数据的处理也需要学习，毕竟，许多大型商业系统的业务数据仍然是由传统的关系数据库来管理的。
