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
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。
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
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
Spark：内存计算引擎，比Hadoop更快更通用。
Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，提供 SQL 查询功能。
HBase：面向列的 NoSQL 数据库，适合非结构化数据存储。
Kettle：数据迁移工具
三、数据挖掘与机器学习
Apache Mahout：大规模机器学习库，支持聚类、分类等算法。
TensorFlow：谷歌开源机器学习框架，提供高级 API。
四、数据可视化
Tableau：商业智能和数据可视化平台，提供交互式仪表盘和图表。
ggplot2：基于 R 的数据可视化包，提供丰富的绘图功能。
Power bi：数据可视化
五、云计算
AWS：亚马逊云服务，提供大数据存储、计算和分析服务。
Azure：微软云服务，提供 Azure HDInsight 大数据平台。
六、其他技术
Linux 操作系统：大数据开发常用的操作系统。
ZooKeeper：分布式协调服务，用于配置管理和故障恢复。
Kafka：分布式流处理平台，处理实时数据流。
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：
掌握MySQL数据库的使用
熟悉SQL语法
熟练运用Kettle数据迁移工具
掌握BI可视化工具的使用
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：
掌握Linux常用命令，为后续数据开发学习奠定基础
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
掌握Hive的使用和优化
具备Hadoop开发和离线数据仓库开发能力
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：
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
深度应用Presto项目，解决海量数据场景下的优化配置问题
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
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
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：
配置Python开发环境
使用运算符、表达式、流程控制语句、数组等
熟悉字符串基本操作
初步掌握面向对象编程思维
熟悉异常处理流程
Python进阶
学习目标：
掌握面向对象编程
理解Python高级语法特性
实现多任务编程
理解多进程多线程原理
掌握网络编程技术和通讯协议原理
使用日志进行开发
能够使用Python处理数据
Spark 3.2 相关内容
学习目标：
掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想
使用SparkSQL进行结构化数据处理，实现Spark On Hive
掌握Pandas数据处理分析，以及Pandas on Spark
实现Structured Streaming，完成多数据源的实时数据处理
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~
