1. 从离线方面入手（hadoop、hive）
  2. 熟练使用框架后跟着demo看源码
  3. hadoop和hive要学好
  4. 算法和常用数据结构
  5. 面试要求：hadoop、zookeeper、hive、flume、kafka、hbase，sqoop框架会用
    Java基础、熟悉Linux，手写SQL
  • 学习一个新的东西，首先要弄清楚三件事：这是什么东西（干什么的）？为什么需要它（怎么来的）？它是如何运作的？
  1. 大数据跟业务紧密相关，相比去学习一个完整的技术工具，不如从实际需求出发（比如支付宝年度账单）去使用和理解它们的功能和设计
  2. 学习是阶段性的，不用想把所有东西都装进脑子，遇到问题的时候再回顾下，就能发现前人开拓的道路了

作为自学了几个月并且找到工作的我，给大家大数据学习几点建议：
1、如果是零基础入门，强烈建议在学完java基础后，每天刷一道算法题，这样在学习spark，做一些etl工作，才会显得游刃有余，同时这 样的积累，以后去大厂面试，也能有不少的助力
2、所有的大数据框架都大差不差，在学习完一大堆框架后，很容易就忘记前面的知识，所以在学有余力的时候，一定要多实操，甚至可以 看看源码，这样记忆才会更加深刻
3、写sql能帮助你找到一分薪资很丰厚的工作，但是一定不能止步不前，还是要多写代码，提升自己的竞争力
4、多练习自己看文档的能力，实际工作中可能有很多不会的内容，但是只有足够强的学习能力，就能很快的胜任公司的工作
5、一切的说辞都需要有一定的自制力，需要持之以后的学习，这样才能成功，耐得住寂寞，学得到东西
6、最后给大家一些学习路线建议java - linux - shell - hadoop - hive - kafka - hbase - spark - flink
7、别的学习框架可以在做项目时进行练习，没有必要花一整块时间学习，在工作中实际需要用到，再捡起来也来得及