大数据学习路线图、学习书籍、视频教程推荐总结

    2021-09-13 23:01:00
大数据自学进行中……如果自己有足够的时间,完全是可以自学的。但你不得不承认一件事,如果没有毅力,再好的学习路线都是白费的。


话不多说,先把自己珍藏的大数据学习路线图展示一下。多说一句,我的学习路线可能不适用于所有人,大家可以在基础上多更正,规划出自己的学习路线!


阶段一,自然是我们的编程基础了。


我学习的是Java,如果是其他编程语言的程序员,可以跳过这一个阶段的。想要学习大数据技术,需要掌握Java编程中的这些技术。





在学习过程中,大家除了根据阶段一的学习路线之外,还要参考一些学习书籍,配合视频教程进行学习。


Java书籍推荐:


《Java从入门到精通》、《Java编程思想》、《疯狂Java讲义》、《Java核心技术》卷1和卷2。


阶段二,学习的是linux系统和Hadoop生态体系。


在有了一定的编程基础之后,便懂得和计算机开始对话,交流没有问题之后,便开始核心技术的学习。为什么学习linux系统?因为很多因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助。





Linux学习书籍推荐:《Linux命令行与shell脚本编程大全(第3版)》、《快乐的Linux命令行》、《鸟哥的私房菜:Linux基础学习篇(第三版)》、《Hadoop权威指南》、《Hadoop实战》、《Hadoop技术内幕》。


阶段三是:分布式计算框架spark&storm。学习 Spark 生态体系,及其 Scala 基础和 SparkSQL 开发,帮助学员做好更好的进阶,为后续学习打好坚实的基础。





推荐书籍:


《Spark大数据处理——技术、应用与性能优化》、《深入理解Spark核心思想与源码分析》、《图解Spark:核心技术与案例实战》、《Spark快速大数据分析》


阶段四:大数据项目实战。其实实战项目严格意义上来说,应该是穿插在各个阶段之中的,所以大家可以根据需要,学习阶段来进行项目演练。





阶段五:这个其实是给自己一个拓展学习,可以让自己多一些选择方向。大家可以根据自己的职业规划酌情学习!





大数据学习,并不是一件短时间就能促成的事情,要一点点进步学习,就像自己一开始所说的,自学不比培训,需要的是更多的精力和时间!最后,欢迎大家一起讨论学习!