大數據的學習可以分爲以下步驟：
1。理解大數據理論
要學習大數據，您至少應該知道大數據是什麼，以及通常使用哪些大數據區域。對大數據有一個大致的瞭解，你就可以知道數據是否對它感興趣了。如果大數據是絕對無知的，並開始學習，你可以學會知道你不是愛，所以浪費時間和精力可能是浪費金錢。所以，如果你想學習大數據，你首先需要對大數據有一個大致的瞭解。
2。計算機程序設計語言的學習。
對於基於零的朋友來說，第一個輸入可能不太簡單。因爲需要掌握計算機編程語言，我們都知道，有很多的計算機編程語言，自創大數據交流學習裙：72268o258每天分享資料，有想往大數據的夥伴，歡迎加入，如R，C++，java，等大部分的機構目前的java教學，我們都知道，java是最廣泛使用的網絡編程語言。他是容易使用的，如果你學習C++語言，你會覺得像C++和java，因爲許多在java和C++語法的基本語句，如循環控制語句的使用，和C++幾乎是相同的，但是java和C++兩種語言java完全不同，只是瞭解一些基本的概念，你可以用它編寫應用程序。java略運算符重載、多重繼承的模糊概念。許多混淆的概念在C++、java和一些被遺棄或更清晰和更容易理解，所以java語言比較簡單。
在這裏還是要推薦下我自己建的大數據學習交流羣:199427210，羣裏都是學大數據開發的，如果你正在學習大數據 ，小編歡迎你加入,大家都是軟件開發黨，不定期分享乾貨（只有大數據軟件開發相關的），包括我自己整理的一份2018最新的大數據進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深入大數據的小夥伴加入。
我們學習java的時候，我們需要學習這些課程：CSS HTML &；&；js，java web技術、JDBC、JSP、java、數據庫、JDBC技術，等等。這些課程可以幫助我們更好地理解和學會使用java。
一． Python學習路線圖
1. 基礎語法結構（語句塊、程序輸入輸出、文檔字符串、日期和時間函數等）
2. 變量和賦值、數字、字符串、列表、元組、字典
3. 代碼塊及縮進對齊
4. if語句、判斷條件
5. Python流程控制語句：while循環、for循環與range()內建函數列表解析
6. 文件對象：文件打開方法、文件輸入輸出
7. 函數：函數創建、參數等
8. 模塊：模塊的導入及加載等
9. 語句和語法
10. 數字對象詳解，數字運算符及其內建函數等
11. 字符串詳解：字符串切片、相關方法
12. 列表：更新、訪問及相關函數
13. 元組操作符及內建函數應用
14. 字典詳解：創建、更新及相關方法等
15. 集合：可變與不可變集合以及其關內建函數
16. 操作mysql數據庫
17. XML解析
18. 熟悉os模塊：訪問文件系統的主要方法
19. 異常：捕獲異常、處理異常
20. 函數高級應用：閉包、裝飾器
21. 函數式編程：偏函數、遞歸函數應用
22. 模塊和包：創建及使用方法
23. 面向對象編程
二．Hadoop學習路線圖
1. 瞭解Hadoop生態系統概述以及版本演化
2. HDFS文件系統原理、特性與基本架構
3. HDFS文件系統API編程
a) 使用 FileSystem API 操作 HDFS 中內容
b) 瞭解 Configuration，Path ，FileStatus，FSDataInputStream,FSDataOutputStream等API類的使用
4. HDFS文件系統命令行操作（hdfs fs -help操作命令）
4. YARN應用場景、基本架構與資源調度
5. Map-Reduce原理、體系架構和工作機制
6. Map-Reduce 編程實踐（java python等多語言編程）
7. Map-Reduce高級編程實踐
a) 重要的組件瞭解
i. InputFormat 輸入格式(FileInputFormat,TextInputFormat，SequenceInputFormat等)
ii. OutputFormat 輸出格式（FileOutputFormat,TextOutputFormat等）
iii. 多種輸入與輸出使用（MultipleInputs 多種輸入,MultipleOututs 多種輸出）
iv. Combiner
v. Partitioner
vi. RecordReader
vii. Writable 接口
viii. WritableComparable 接口與 RawComparator 接口
ix. 如何自定義的 Writable 類
b) 計數器（內置計數器,如何自定義計數器）
i. MapReduce 任務計數器:TaskCounter
ii. 文件系統計數器:FileSystemCounter
iii. 輸入文件計數器:FileInputFormatCounter
iv. 輸出文件計數器:FileOutputFormatCounter
v. 任務計數器:JobCounter
c) join(Map端Join,Reduce)
d) 排序（全排序,部分排序,二次排序）
8. Hadoop運維工具學習
dfsadmin/mradmin/balancer/distcp/fsck/job等
三．Hive學習路線圖
1. hive體系架構
2. hive的訪問方式（CLI, Hive Server2, HWI等）
3. HQL
a) 基礎語法：DDL,DML
b) 數據類型
c) Hive高級查詢語句（group by操作,Join操作,Order by和Sort by,Union all等）
4. 存儲類型
a) TextFile
b) Sequence File
c) RCFile
d) ORCFile
5. 函數
a) 自帶函數
b) 自定義函數（UDF,UDTF,UDAF）
四．Spark學習路線圖
1.Spark基本架構
2.Spark工作機制
3.Spark計算模型
4. scala語言的學習
5.Spark編程
a) 掌握基本實例（wordcount join mapjoin 排序）
6.瞭解Spark sql 交互式查詢
a) 運行架構
b) 基本使用
7.Spark Streaming
a) 基本架構
b) 運行原理
c) 運用場景
d) 編程模型DStream
e) 程序調優方式
8.機器學習
a) 定義
b) 分類
c) 常用算法
d) Mllib（概要，構成，運行架構，瞭解具體實例）
本人有hadoop部分學習視頻，如下圖：
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