学习建议
#1、Java
这个没毛病，看 Java 程序员进阶之路就好了，Spring Boot 也要能掌握
#2、MySQL
要能写复杂的 SQL 语句，为后面学习 Hive 数仓的 HQL 打好基础。
#3、Linux
大数据的相关软件都是在 Linux 上运行的，所以 Linux 要学习的扎实一些。
要能在 Linux 上配置 Hadoop、Hive、HBase、Spark 等大数据软件的运行环境和网络环境配置。
#4、Hadoop 学习
包括：
HDFS：存储数据
MapReduce： 对数据进行处理计算
Yarn： Yarn 的全称是 Yet Another Resource Negotiator，意思是“另一种资源调度器”，这种命名和“有间客栈”一样，很妙。这里多说一句，以前 Java 有一个项目编译工具，叫做 Ant，他的命名也是类似的，叫做 “Another Neat Tool”的缩写，翻译过来是”另一种整理工具“。
第一步，先让 Hadoop 跑起来
第二步，试着用一用 Hadoop
上传下载文件
提交运行 MapReduce 示例程序
查看 Job 运行状态，查看 Job 运行日志
第三步，了解原理
MapReduce：如何分而治之
HDFS：数据到底在哪里，什么是副本
Yarn 到底是什么，它能干什么；
NameNode 到底在干些什么；
esourceManager 到底在干些什么；
第四步，自己写一个 MapReduce 程序
#5、学习 Hive
Hive 就是 SQL On Hadoop，Hive 提供了 SQL 接口，开发人员只需要编写简单易上手的 SQL 语句，Hive 负责把 SQL 翻译成 MapReduce，提交运行。
#6、学习数据采集 Sqoop / Flume / DataX
Sqoop 主要用于把 MySQL 里的数据导入到 Hadoop 里的。
Flume 是一个分布式的海量日志采集和传输框架，可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到 HDFS 上。
DataX 是阿里云 DataWorks 数据集成的开源版本。
#7、学习 Spark
Spark 弥补了 MapReduce 处理数据速度上慢的缺点
#8、学习 kafka
使用 Flume 采集的数据，不是直接到 HDFS 上，而是先到 Kafka，Kafka 中的数据可以由多个消费者同时消费，其中一个消费者，就是将数据同步到 HDFS 上。
Flume + Kafka，在实时流式日志的处理非常常见，后面再通过 Spark Streaming 等流式处理技术，就可完成日志的实时解析和应用。
#9、学习任务调度 Oozie / Azkaban
#10、学习实时数据的处理 Flink / Spark Streaming
大数据的技术栈体系
再总结一份大数据学习指南的思维导图吧。
