不少人都知道大数据很火，就业很好，薪资很高，想往大数据方向发展。但该学哪些技术，学习路线是什么样的呢？ 其实就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪一个好学，哪一个钱多。html
先说一下大数据的4V特征：python
数据量大，TB->PBios
数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；git
商业价值高，可是这种价值须要在海量数据之上，经过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来；github
处理时效性高，海量数据的处理需求再也不局限在离线计算当中。算法
现现在，正式为了应对大数据的这几个特色，开源的大数据框架愈来愈多，愈来愈强，再列举一些常见的：shell
文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS数据库
离线计算：Hadoop MapReduce、Spark编程
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S四、Heron网络
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
……
眼花了吧，上面的有30多种吧，别说精通了，所有都会使用的，估计也没几个。
推荐一个大数据学习群 142974151天天晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程，专一大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘都是纯干货分享，
推荐第二个方向（开发/设计/架构），由于这个方向容易找工做，下面给你们具体讲解一下。
第一章：初识Hadoop
1.1 学会百度与Google
不论遇到什么问题，先试试搜索并本身解决。
Google首选，翻不过去的，就用百度吧。
1.2 参考资料首选官方文档
特别是对于入门来讲，官方文档永远是首选文档。
相信搞这块的大可能是文化人，英文凑合就行，实在看不下去的，请参考第一步。
1.3 先让Hadoop跑起来
Hadoop能够算是大数据存储和计算的开山鼻祖，如今大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。
关于Hadoop,你至少须要搞清楚如下是什么：
Hadoop 1.0、Hadoop 2.0
MapReduce、HDFS
NameNode、DataNode
JobTracker、TaskTracker
Yarn、ResourceManager、NodeManager
本身搭建Hadoop，请使用第一步和第二步，能让它跑起来就行。
建议先使用安装包命令行安装，不要使用管理工具安装。
另外：Hadoop1.0知道它就好了，如今都用Hadoop 2.0.
1.4 试试使用Hadoop
HDFS目录操做命令；
上传、下载文件命令；
提交运行MapReduce示例程序；
打开Hadoop WEB界面，查看Job运行状态，查看Job运行日志。
知道Hadoop的系统日志在哪里。
1.5 你该了解它们的原理了
MapReduce：如何分而治之；
HDFS：数据到底在哪里，什么是副本；
Yarn究竟是什么，它能干什么；
NameNode到底在干些什么；
ResourceManager到底在干些什么；
1.6 本身写一个MapReduce程序
请仿照WordCount例子，本身写一个（照抄也行）WordCount程序，
打包并提交到Hadoop运行。
你不会Java？Shell、Python均可以，有个东西叫Hadoop Streaming。
若是你认真完成了以上几步，恭喜你，你的一只脚已经进来了。
第二章：更高效的WordCount
2.1 学点SQL吧
你知道数据库吗？你会写SQL吗？
若是不会，请学点SQL吧。
2.2 SQL版WordCount
在1.6中，你写（或者抄）的WordCount一共有几行代码？
给你看看个人:
SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;
这即是SQL的魅力，编程须要几十行，甚至上百行代码，我这一句就搞定；使用SQL处理分析Hadoop上的数据，方便、高效、易上手、更是趋势。不管是离线计算仍是实时计算，愈来愈多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。
2.3 SQL On Hadoop之Hive
什么是Hive？官方给的解释是：
The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax.
为何说Hive是数据仓库工具，而不是数据库工具呢？有的朋友可能不知道数据仓库，数据仓库是逻辑上的概念，底层使用的是数据库，数据仓库中的数据有这两个特色：最全的历史数据（海量）、相对稳定的；所谓相对稳定，指的是数据仓库不一样于业务系统数据库，数据常常会被更新，数据一旦进入数据仓库，不多会被更新和删除，只会被大量查询。而Hive，也是具有这两个特色，所以，Hive适合作海量数据的数据仓库工具，而不是数据库工具。
2.4 安装配置Hive
请参考1.1和 1.2 完成Hive的安装配置。能够正常进入Hive命令行。
2.5 试试使用Hive
请参考1.1和 1.2 ，在Hive中建立wordcount表，并运行2.2中的SQL语句。
在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。
看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。
2.6 Hive是怎么工做的
明明写的是SQL，为何Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务？
2.7 学会Hive的基本命令
建立、删除表；
加载数据到表；
下载Hive表的数据；
请参考1.2，学习更多关于Hive的语法和命令。
若是你已经按照《写给大数据开发初学者的话》中第一章和第二章的流程认真完整的走了一遍，那么你应该已经具有如下技能和知识点：
0和Hadoop2.0的区别；
MapReduce的原理（仍是那个经典的题目，一个10G大小的文件，给定1G大小的内存，如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数）；
HDFS读写数据的流程；向HDFS中PUT数据；从HDFS中下载数据；
本身会写简单的MapReduce程序，运行出现问题，知道在哪里查看日志；
会写简单的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL语句；
Hive SQL转换成MapReduce的大体流程；
Hive中常见的语句：建立表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地；
从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它能够用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它能够用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只须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。
那么问题来了，海量数据如何到HDFS上呢？
第三章：把别处的数据搞到Hadoop上
此处也能够叫作数据采集，把各个数据源的数据采集到Hadoop上。
3.1 HDFS PUT命令
这个在前面你应该已经使用过了。
put命令在实际环境中也比较经常使用，一般配合shell、python等脚本语言来使用。
建议熟练掌握。
3.2 HDFS API
HDFS提供了写数据的API，本身用编程语言将数据写入HDFS，put命令自己也是使用API。
实际环境中通常本身较少编写程序使用API来写数据到HDFS，一般都是使用其余框架封装好的方法。好比：Hive中的INSERT语句，Spark中的saveAsTextfile等。
建议了解原理，会写Demo。
3.3 Sqoop
Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库Oracle/MySQL/SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。
就像Hive把SQL翻译成MapReduce同样，Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce，提交到Hadoop运行，完成Hadoop与其余数据库之间的数据交换。
本身下载和配置Sqoop（建议先使用Sqoop1，Sqoop2比较复杂）。
了解Sqoop经常使用的配置参数和方法。
使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS；
使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表；
PS：若是后续选型肯定使用Sqoop做为数据交换工具，那么建议熟练掌握，不然，了解和会用Demo便可。
3.4 Flume
Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，由于“采集和传输框架”，因此它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。
Flume能够实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志，并传输到HDFS上。
所以，若是你的业务有这些数据源的数据，而且须要实时的采集，那么就应该考虑使用Flume。
下载和配置Flume。
使用Flume监控一个不断追加数据的文件，并将数据传输到HDFS；
PS：Flume的配置和使用较为复杂，若是你没有足够的兴趣和耐心，能够先跳过Flume。
3.5 阿里开源的DataX
之因此介绍这个，是由于咱们公司目前使用的Hadoop与关系型数据库数据交换的工具，就是以前基于DataX开发的，很是好用。
如今DataX已是3.0版本，支持不少数据源。
你也能够在其之上作二次开发。
PS：有兴趣的能够研究和使用一下，对比一下它与Sqoop。
第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去
前面介绍了如何把数据源的数据采集到Hadoop上，数据到Hadoop上以后，即可以使用Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其余系统和应用中去呢？
其实，此处的方法和第三章基本一致的。
4.1 HDFS GET命令
把HDFS上的文件GET到本地。须要熟练掌握。
4.2 HDFS API
同3.2.
4.3 Sqoop
同3.3.
使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL；
使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL；
4.4 DataX
同3.5.
你应该已经具有如下技能和知识点：
知道如何把已有的数据采集到HDFS上，包括离线采集和实时采集；
你已经知道sqoop（或者还有DataX）是HDFS和其余数据源之间的数据交换工具；
你已经知道flume能够用做实时的日志采集。
从前面的学习，对于大数据平台，你已经掌握的很多的知识和技能，搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapReduce来分析数据，把分析结果同步到其余数据源。
接下来的问题来了，Hive使用的愈来愈多，你会发现不少不爽的地方，特别是速度慢，大多状况下，明明个人数据量很小，它都要申请资源，启动MapReduce来执行。
第五章：快一点吧，个人SQL
其实你们都已经发现Hive后台使用MapReduce做为执行引擎，实在是有点慢。
所以SQL On Hadoop的框架愈来愈多，按个人了解，最经常使用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.
这三种框架基于半内存或者全内存，提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。关于三者的比较，请参考1.1.
咱们目前使用的是SparkSQL，至于为何用SparkSQL，缘由大概有如下吧：
使用Spark还作了其余事情，不想引入过多的框架；
Impala对内存的需求太大，没有过多资源部署；
5.1 关于Spark和SparkSQL
什么是Spark，什么是SparkSQL。
Spark有的核心概念及名词解释。
SparkSQL和Spark是什么关系，SparkSQL和Hive是什么关系。
SparkSQL为何比Hive跑的快。
5.2 如何部署和运行SparkSQL
Spark有哪些部署模式？
如何在Yarn上运行SparkSQL？
使用SparkSQL查询Hive中的表。
PS: Spark不是一门短期内就能掌握的技术，所以建议在了解了Spark以后，能够先从SparkSQL入手，按部就班。
第六章：一夫多妻制
请不要被这个名字所诱惑。其实我想说的是数据的一次采集、屡次消费。
在实际业务场景下，特别是对于一些监控日志，想即时的从日志中了解一些指标（关于实时计算，后面章节会有介绍），这时候，从HDFS上分析就太慢了，尽管是经过Flume采集的，但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件，这样会致使小文件特别多。
为了知足数据的一次采集、屡次消费的需求，这里要说的即是Kafka。
6.1 关于Kafka
什么是Kafka？
Kafka的核心概念及名词解释。
6.2 如何部署和使用Kafka
使用单机部署Kafka，并成功运行自带的生产者和消费者例子。
使用Java程序本身编写并运行生产者和消费者程序。
Flume和Kafka的集成，使用Flume监控日志，并将日志数据实时发送至Kafka。
这时，使用Flume采集的数据，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的数据能够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。
你应该已经具有如下技能和知识点：
为何Spark比MapReduce快。
使用SparkSQL代替Hive，更快的运行SQL。
使用Kafka完成数据的一次收集，屡次消费架构。
本身能够写程序完成Kafka的生产者和消费者。
从前面的学习，你已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能，而这其中的每一步，都须要一个任务（程序）来完成，各个任务之间又存在必定的依赖性，好比，必须等数据采集任务成功完成后，数据计算任务才能开始运行。若是一个任务执行失败，须要给开发运维人员发送告警，同时须要提供完整的日志来方便查错。
第七章：愈来愈多的分析任务
不只仅是分析任务，数据采集、数据交换一样是一个个的任务。这些任务中，有的是定时触发，有点则须要依赖其余任务来触发。当平台中有几百上千个任务须要维护和运行时候，仅仅靠crontab远远不够了，这时便须要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统，相似于AppMaster，负责分配和监控任务。
7.1 Apache Oozie
1. Oozie是什么？有哪些功能？
2. Oozie能够调度哪些类型的任务（程序）？
3. Oozie能够支持哪些任务触发方式？
4. 安装配置Oozie。
7.2 其余开源的任务调度系统
Azkaban：
light-task-scheduler：
https://github.com/ltsopensource/light-task-scheduler
Zeus：
https://github.com/alibaba/zeus
等等……
第八章：个人数据要实时
在第六章介绍Kafka的时候提到了一些须要实时指标的业务场景，实时基本能够分为绝对实时和准实时，绝对实时的延迟要求通常在毫秒级，准实时的延迟要求通常在秒、分钟级。对于须要绝对实时的业务场景，用的比较多的是Storm，对于其余准实时的业务场景，能够是Storm，也能够是Spark Streaming。固然，若是能够的话，也能够本身写程序来作。
8.1 Storm
1. 什么是Storm？有哪些可能的应用场景？
2. Storm由哪些核心组件构成，各自担任什么角色？
3. Storm的简单安装和部署。
4. 本身编写Demo程序，使用Storm完成实时数据流计算。
8.2 Spark Streaming
1. 什么是Spark Streaming，它和Spark是什么关系？
2. Spark Streaming和Storm比较，各有什么优缺点？
3. 使用Kafka + Spark Streaming，完成实时计算的Demo程序。
至此，你的大数据平台底层架构已经成型了，其中包括了数据采集、数据存储与计算（离线和实时）、数据同步、任务调度与监控这几大模块。接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。
第九章：个人数据要对外
一般对外（业务）提供数据访问，大致上包含如下方面：
离线：好比，天天将前一天的数据提供到指定的数据源（DB、FILE、FTP）等；离线数据的提供能够采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。
实时：好比，在线网站的推荐系统，须要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据，这种要求延时很是低（50毫秒之内）。
根据延时要求和实时数据的查询须要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。
OLAP分析：OLAP除了要求底层的数据模型比较规范，另外，对查询的响应速度要求也愈来愈高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。若是你的数据模型比较规模，那么Kylin是最好的选择。
即席查询：即席查询的数据比较随意，通常很难创建通用的数据模型，所以可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。
这么多比较成熟的框架和方案，须要结合本身的业务需求及数据平台技术架构，选择合适的。原则只有一个：越简单越稳定的，就是最好的。
第十章：逼格高的机器学习
关于这块，只是简单介绍一下了。
在咱们的业务中，遇到的能用机器学习解决的问题大概这么三类：
分类问题：包括二分类和多分类，二分类就是解决了预测的问题，就像预测一封邮件是否垃圾邮件；多分类解决的是文本的分类；
聚类问题：从用户搜索过的关键词，对用户进行大概的归类。
推荐问题：根据用户的历史浏览和点击行为进行相关推荐。
大多数行业，使用机器学习解决的，也就是这几类问题。
入门学习线路：
数学基础；
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SparkMlLib提供了一些封装好的算法，以及特征处理、特征选择的方法。固然，你若是想更快掌握大数据，能够了解大数据培训相关课程，不会让你失望的。
