背景
最近项目涉及这方面，特地整理学习路线方便后续学习。
必备技能
一、编程语言
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Java：大数据开发的基础语言，具有跨平台能力，可用于编写各种应用。
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Python：机器学习和数据分析领域广泛使用的语言，易于上手。
二、数据存储与处理
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Hadoop：开源分布式存储和计算框架，处理海量数据集。
HDFS
MapReduce
Yarn机制
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Spark：内存计算引擎，比Hadoop更快更通用。
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Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，提供 SQL 查询功能。
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HBase：面向列的 NoSQL 数据库，适合非结构化数据存储。
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Kettle：数据迁移工具
三、数据挖掘与机器学习
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Apache Mahout：大规模机器学习库，支持聚类、分类等算法。
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TensorFlow：谷歌开源机器学习框架，提供高级 API。
四、数据可视化
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Tableau：商业智能和数据可视化平台，提供交互式仪表盘和图表。
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ggplot2：基于 R 的数据可视化包，提供丰富的绘图功能。
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Power bi：数据可视化
五、云计算
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AWS：亚马逊云服务，提供大数据存储、计算和分析服务。
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Azure：微软云服务，提供 Azure HDInsight 大数据平台。
六、其他技术
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Linux 操作系统：大数据开发常用的操作系统。
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ZooKeeper：分布式协调服务，用于配置管理和故障恢复。
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Kafka：分布式流处理平台，处理实时数据流。
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Docker：容器化技术，实现应用的隔离和可移植性。
学习路线
第一阶段：大数据开发入门
在这个阶段，我们将从传统的关系型数据库开始，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具以及SQL，为后续学习打下坚实基础。
MySQL是IT基础课程中的重要一环，因为熟练掌握SQL不仅可以轻松应对工作，而且能够随时随地找到工作。
学习目标：
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掌握MySQL数据库的使用
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熟悉SQL语法
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熟练运用Kettle数据迁移工具
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掌握BI可视化工具的使用
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具备一定的数据开发认知，掌握BI工程师的基本技能
第二阶段：大数据核心基础
这个阶段主要学习Linux、Hadoop、Hive等，掌握大数据的核心技术。
学习目标：
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掌握Linux常用命令，为后续数据开发学习奠定基础
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理解大数据核心框架Hadoop及其生态系统，包括HDFS、MapReduce和Yarn机制，能够搭建Hadoop高可用HA集群
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掌握Hive的使用和优化
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具备Hadoop开发和离线数据仓库开发能力
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能够构建基本的企业级数据仓库
第三阶段：千亿级数仓技术
这个阶段的学习内容以真实项目驱动为主，着重掌握离线数仓技术。
学习目标：
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掌握离线数仓的分层设计和建模，从需求到上线的完整项目流程
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深度应用Presto项目，解决海量数据场景下的优化配置问题
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学习拉链表的具体应用，以及新增数据和更新数据的抽取和分析
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提供新零售大型商超集团的数据存储分析和服务监控方案
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使用Git对代码进行管理
第四阶段：PB内存计算
现在，Spark官方已将Python列为首选语言，并在3.2版本中强调了内置Pandas。因此，建议同学们学习黑马程序员Python on Spark的内容，顺应社区和招聘需求的趋势。
Python基础编程
学习目标：
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配置Python开发环境
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使用运算符、表达式、流程控制语句、数组等
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熟悉字符串基本操作
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初步掌握面向对象编程思维
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熟悉异常处理流程
Python进阶
学习目标：
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掌握面向对象编程
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理解Python高级语法特性
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实现多任务编程
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理解多进程多线程原理
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掌握网络编程技术和通讯协议原理
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使用日志进行开发
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能够使用Python处理数据
Spark 3.2 相关内容
学习目标：
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掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想
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使用SparkSQL进行结构化数据处理，实现Spark On Hive
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掌握Pandas数据处理分析，以及Pandas on Spark
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实现Structured Streaming，完成多数据源的实时数据处理
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具备Spark全栈开发能力，满足大数据行业多场景统一技术栈的数据开发需求，提供就业核心竞争力。
完成以上学习后，你将能够运用大数据技术架构解决工业互联网制造行业的数据存储、分析、可视化和个性化推荐等问题，基于SparkSQL进行数据分析。
这个路线也很好:2021最全大数据学习路线（建议收藏）_大数据_小林玩大数据-GitCode 开源社区
换了新工作，买了PS5，DIY台机，又要学新东西了~
