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下面是學(xué)習(xí)路徑：

階段一：大數(shù)據(jù)入門

Linux學(xué)習(xí)

步入大數(shù)據(jù)殿堂之前，必須具備大數(shù)據(jù)的必備技能：Linux的操作使用

Java相關(guān)知識

必須具備之前java路徑中基礎(chǔ)知識以及數(shù)據(jù)庫相關(guān)部分的知識技能，學(xué)完階段一：Java零基礎(chǔ)入門、階段二：Java數(shù)據(jù)庫開發(fā)即可

大數(shù)據(jù)框架Hadoop入門

Hadoop是大數(shù)據(jù)開創(chuàng)者，引領(lǐng)者，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)必經(jīng)之路

Hadoop之HDFS的使用

掌握HDFS的常見Shell操作以及Java代碼操作

Hadoop之HDFS核心進(jìn)程剖析

HDFS中核心進(jìn)程NameNode、SecondaryNameNode、DataNode詳細(xì)分析

Hadoop之中的MR

MapReduce的思想，了解MapReduce的執(zhí)行流程，并且通過開發(fā)WordCount案例加深理解。

階段二：PB級離線數(shù)據(jù)計算分析存儲方案

hadoop中常見問題企業(yè)級解決方案

小文件的解決方案、數(shù)據(jù)傾斜的解決方案、YARN調(diào)度器的使用、以及Hadoop在CDH和HDP中的使用

Flume框架

Flume是一個分布式、高可靠、高可用的系統(tǒng)，能夠有效的收集、聚合、移動大量的日志數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，屬于中流砥柱

數(shù)據(jù)倉庫Hive

解決頻繁的開發(fā)MapReduce是非常繁瑣的，Hive為解決這個而生

NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase

HBase是一個高可靠 、高性能 、面向列 、可伸縮的NoSQL數(shù)據(jù)庫，解決了HDFS無法實現(xiàn)修改刪除的問題，適合應(yīng)用在高并發(fā)實時讀寫的應(yīng)用場景中。

數(shù)據(jù)分析引擎Impala

Impala是使用C++實現(xiàn)的基于內(nèi)存的分布式計算引擎，可以提供低延遲，高性能的計算能力。

階段三：Spark框架

Scala語言

Scala的函數(shù)式編程受到很多框架的青睞，例如Kafka、Spark、Flink等框架都是使用Scala作為底層源碼開發(fā)語言

Spark框架

重點Spark中的Transformation算子和Action算子使用，RDD持久化，共享變量使用

Spark性能優(yōu)化

Spark中的寬依賴、窄依賴、Stage、Shuffle機(jī)制、Spark中的checkpoint機(jī)制

Spark3.x擴(kuò)展內(nèi)容

Spark3.x中的新特性，并且擴(kuò)展SparkSQL相關(guān)內(nèi)容

階段四：高頻實時數(shù)據(jù)處理+海量數(shù)據(jù)全文檢索方案

消息隊列Kafka

Kafka是一個支持高吞吐、持久性、分布式的消息隊列，非常適合海量數(shù)據(jù)的實時生產(chǎn)和消費，重點學(xué)習(xí)Kafka的核心原理、代碼實戰(zhàn)、性能優(yōu)化，以及Kafka的企業(yè)級應(yīng)用。

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Redis

Redis是一種面向鍵值對的NoSQL內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，可以滿足我們對海量數(shù)據(jù)的讀寫需求，在這里我們學(xué)習(xí)Redis中的五種常用數(shù)據(jù)類型以及Redis中的一些高級特性

Flink框架基礎(chǔ)

了解Flink的基本原理和核心特點，掌握Flink中流數(shù)據(jù)和批數(shù)據(jù)的編程思路和代碼實戰(zhàn)，F(xiàn)link中Standalone集群、ON YARN集群的安裝部署，以及Flink中核心API的使用。

Flink框架高級進(jìn)階

重點學(xué)習(xí)Window和Time的使用，Watermark的實戰(zhàn)應(yīng)用，并行度的設(shè)置，Kafka Connector的具體應(yīng)用，以及SparkStreaming的特性和使用。

Flink1.15新特性及狀態(tài)的使用

掌握基于新版本的代碼開發(fā)，并且對Flink中的State(狀態(tài))的使用與管理進(jìn)行深度擴(kuò)展。了解狀態(tài)的容錯與一致性

FlinkSQL(1.15)基礎(chǔ)

主要涉及Flink SQL中的表、列、數(shù)據(jù)類型、DML語句、滾動+滑動窗口、Watermark、Catalog、HiveModule、SQL Client等功能

FlinkSQL雙流JOIN詳解

基于Flink1.15版本的雙流JOIN的用法，主要涉及到普通Join、時間區(qū)間Join、快照J(rèn)oin、維表Join、數(shù)組炸裂、表函數(shù)Join、窗口Join等Join類型的原理

全文檢索引擎Elasticsearch

Elasticsearch是一個基于Lucene的分布式全文檢索引擎，解決了海量數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)多條件快速復(fù)雜查詢的痛點。

階段五：綜合項目練習(xí)

主要是推薦系統(tǒng)+數(shù)據(jù)中臺

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