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之前參加了一個技術論壇,有幸認識幾位大佬,本着“近朱者赤近墨者黑”的原則,夢想有朝一日也當上大佬的我只好厚着臉皮要資料,據說有不少小夥伴靠這份祕籍成功掌握了大數據的核心技能,拿到了 BAT Offer。今天無私分享給你們,感謝的話別多說,一起加油當大佬吧!

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第一份資料 針對已經處於和正在奔向這個行業的所有人,不論你是想實現技術的進階,還是大數據行業的入門,都可以從這份《大數據學習路線圖》中理清思路,爲自己制定一個清晰、系統的學習計劃。
       
 
圖片將大數據開發的學習分爲 5 大模塊,14 個步驟,每個階段都標出重難點,幫助你快速 get 當下大數據領域主流技術、新潮流技術以及延伸的機器學習知識。
 
1. Java 知識
第一大模塊是 Java 的知識,作爲大數據從業人員,Java 必須要會。因爲大數據平臺很多軟件都是 Java 開發的,所以我們必須要掌握這門編程語言。
 
2. 離線階段
第二大模塊是離線階段。大數據計算有離線計算和實時流式計算,實時雖然是王道,但現狀是,在企業應用當中離線計算也佔有挺大比例。
 
對於離線階段,要重點學習 Hadoop 框架及其生態圈當中的技術棧。
 
此外,數據採集工具 Flume,大數據交互組件 Hue 也需要學習,以及前面提到的 HBase 非關係型據庫,還有一些任務調度系統,我們把它們都歸爲 Hadoop 生態圈技術棧。
 
在這個學習路線圖當中,還有大數據平臺經常涉及到的兩個組件——Redis 和 Kafka,也需要我們去學習。
 
3. 實時階段
實時階段離不開 Spark,建議你在學習 Spark 之前,最好掌握 Scala 語言,Spark 程序往往是用 Scala 語言開發的。
 
Spark 不僅有離線處理部分,也有實時處理部分。其中離線處理部分就叫作 Spark SQL,可以處理離線數據;實時處理部分叫作 Spark Streaming,可以處理流式數據。
 
這個階段,你還應該掌握 Spark 的源碼以及 Spark 的調優措施。
 
4. 新技術實踐階段
最近一兩年出現了一些新技術,這些新技術也受到越來越多的企業關注,所以對於我們來說,還是有必要去學習的。
 
比如實時處理框架 Flink,還有做多維分析、時效性特別高的軟件,像 ClickHouse、Kudu、Kylin 以及 Druid,以及Elastic Stack(ELK),即海量日誌平臺。
 
其實 ELK 並不算是很新,放在這裏只是提醒你注意下學習大數據平臺知識的時候, 也應該學習 ELK。
 
5. 機器學習階段
大數據發展的下一步就是人工智能機器學習,這兩個領域中間的界限現在已經非常模糊了。在大數據開發的過程中也經常會去調用一些機器學習算法,所以還是要儲備一定的機器學習知識,這樣的話我們才更有競爭力。
 
對於機器學習,我們經常用 Python 語言,所以你可以去學習 Python,再去學習一些機器學習框架,比如 TensorFlow 以及 Spark MLib。
 
如果按照這 5 個模塊完整學下來,相信你不論在原有公司,還是跳槽到新公司,工作起來都會更加得心應手。
 
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第二份資料是《大數據工程師手冊》,由阿里雲智能計算平臺事業部研究員關濤與資深專家徐晟揭祕阿里雲飛天大數據平臺。
 
先給你們看看裏面具體都有哪些內容:

             
△飛天大數據平臺手冊(強烈建議!!

飛天大數據平臺是構築於計算、存儲、網絡等基礎設施之上,爲企業和機構實現提供數字化和智能化的能力,舉個例子,在城市交通中,基於大數據和人工智能控制紅綠燈,可以有效緩解擁堵指數;使用大數據技術可以改造傳統制業造流程,實現良品率的提升。
 
據瞭解,飛天大數據平臺是目前國內規模最大的計算平臺,可擴展至 10 萬臺計算集羣,單日數據處理量超過 600PB
 
做大數據的人,誰能把阿里飛天大數據平臺的原理、機制搞清楚,別人不尊稱你一聲“大佬”都顯得他外行!
 
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其實,不管是學習課程還是向大佬取經,目的都是升職加薪進大廠,實現事業上的更進一步,所以,在以上兩份資料都消化以後,我猜你肯定還需要一本面試聖經。
 
所以第三份資料就是字節跳動、美團、快手等大廠大數據崗位的面試真題。包括數據庫優化、存儲引擎、存儲過程即其他多個方面,例如:Redis 有幾種數據類型?HDFS 如何進行寫操作的?談一談 MapReduce 如何實現 top K 的?
 
很多問題都是通用的,面試前刷一遍,絕對有好處!
 
不過有了光有理論基礎還是不夠的,很多大數據崗位對候選人的項目經驗也十分看重。同時具備專業知識和大數量級項目經驗的人才十分搶手。

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本文分享自微信公衆號 - 大數據技術與架構(import_bigdata)。
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