大數據與云計算經常會被聯系到一起，尤其是云時代的迅速發展，大數據越來越受關注。但是大數據對相關人才要求比較高，需要了解編程技巧、數據結構/算法、分析能力、數據庫技能、數學、機器學習等等技術，那么作為小白來說，零基礎學習大數據的方法有哪些呢？創新互聯為大家整理了學習大數據的重點內容，我們一起去學習下吧！

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一、學習路線

第 1 階段，掌握Java Web數據可視化

你需要掌握Java服務器端技術，前端可視化技術，數據庫技術，這個階段主要是儲備大數據的前置技能，當然你已經可以從事數據可視化工程師的工作了，但還不能算真正入門大數據。

第 2 階段，學會 Hadoop 核心及生態圈技術棧。

這部分涵蓋的技術比較多，像 HDFS 分布式存儲、MapReduce、Zookeeper、Kafka等你都得掌握，掌握后可以去從事 ETL 工程師等一些大數據的崗位，但是知識儲備還不夠完整。

第 3 階段，搞定計算引擎及分析算法。

計算引擎我建議是 Spark 和 Flink 都能熟練使用，雖然現在一些企業還在用 Spark，但未來 Flink 一定會成為主流。學到這，你已經具備相對完整的大數據技能，能從事一些高薪的崗位了，像大數據研發工程師、推薦系統工程師、用戶畫像工程師等。

二、需要重點掌握：

文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

離線計算：Hadoop MapReduce、Spark

流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL數據庫：HBase、Redis、MongoDB

資源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式協調服務：Zookeeper

集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib

數據同步：Sqoop

任務調度：Oozie

三、大數據的三個發展方向：

平臺搭建/優化/運維/監控、大數據開發/ 設計/ 架構、數據分析/挖掘。

四、學習途徑

自學：可以通過網上的資料、視頻進行學習，但是學習周期較長、效果不理想。

培訓機構：可以挑選專業的大數據培訓機構，仔細甄別培訓機構的資質/師資教學/大綱/就業等方面，選擇最適合自己的機構進行系統學習，這樣學習效率較高，周期短。

新聞名稱：最適合零基礎學習大數據的方法來啦
標題鏈接：http://m.kartarina.com/article12/dghccgc.html

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