申明：本文出自：（该博客干货较多）
1 Java基础：
视频方面：
推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。
链接：https://pan.baidu.com/s/1v6KxWA3kCJWAC0HpDSV4_A
提取码：msd9
学习hadoop不需要过度深入，java学习到javase，Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
书籍方面：
推荐李兴华的《java开发实战经典》没看过该书。
2 Linux基础：
视频方面：
（1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门
（2）兄弟连的新版Linux视频教程 该视频有看过还不错，推荐。
（3）老段的讲解鸟哥Linux基础+私房菜
（4）老男孩的Linux。
看的过程中，不可只看不同步操作，这是最危险的一件事！不需全部看完。
如：基本的Linux操作系统官网下载、安装（命令行界面和图形界面）、基本命令、网络配置、快照、VM tools工具安装、虚拟机的菜单熟悉等等。
书籍方面：
（1）《鸟哥的linux私房菜》,
（2）进一步可以看书籍《鸟哥的服务架设篇》。
（3）Linux随身指南
（4）老男孩Linux运维
系统学习只要多多实践，学习linux并不枯燥。
3 hadoop书籍：
（1）《Hadoop实战 (第1版) 陆嘉恒》、《Hadoop实战 (第2版) 陆嘉恒》
（2） 《hadoop definitive guide 》，
中文书名是《Hadoop权威指南 （第1版）曾大聃译》，《Hadoop权威指南 (第2版) 周敏奇译》，《Hadoop权威指南 （第3版 ） 华东师范大学数据科学与工程学院译》，当然现在是第4版了。
（3）Hadoop技术内幕：《深入解析Hadoop common和HDFS架构设计与实现原理》 蔡斌
（4）hadoop技术内幕：《深入解析YARN架构设计与实现原理》董西成
（5）Hadoop技术内幕：《深入理解MapReduce架构设计与实现原理》 董西成
（5）《Hadoop in Action》中文书名是《Hadoop实战》，
（6）《Hadoop应用开发技术详解 刘刚》
（7）《Hadoop 核心技术》 翟周伟
平常多看看hadoop的官网，虽然是官网，但尽量多学习计算机方面的单词，对后续学习帮助极大。很遗憾没看过任何一本书，不做评价。
4 Maven书籍：
强烈推荐书籍：Maven实战 许晓斌著。目前是第一版 。
5、spark书籍：
（1）《Spark大数据处理 技术、应用与性能优化 高彦杰》
（2）《深入理解Spark核心思想与源码分析 耿嘉安》
（3）《图解Spark：核心技术与案例实战》 目前Spark已经2.4版本了！学习速度更不是更新速度，😔！
学习大数据需要的基本功
1. linux基础是必须的，最起码需要掌握linux命令行下的基本操作命令
2. javase基础【包含mysql】，注意是javase，不是javaee。javaweb那一块的知识针对大数据工程师而言不是必须的
大数据技术板块划分
- 数据采集
- flume kafka logstash filebeat ...
- 数据存储
- mysql redis hbase hdfs ...
- 虽然mysql不属于大数据范畴但是我在这也列出来了，因为你在工作中离不开它
- 数据查询
- hive impala elasticsearch kylin ...
- 数据计算
- 实时计算
- storm sparkstreaming flink ...
- 离线计算
- hadoop spark ...
- 其他框架
- zookeeper ...
其实这张图中主要列出来了hadoop生态圈的框架。
这个图中列出来了很多框架，其实，学习大数据，就是要学习大数据生态圈周边的各种框架。
大数据学习步骤
上面虽然列出来了很多框架，但是最开始学习的时候没必要全部都学，就算是在工作中，这些框架也不一定会全部用到。
下面我就大致列一下，各种框架的一个学习步骤吧：
注意：下面列出来的顺序只是个人建议，可以根据个人实际情况来调整顺序
linux基础和javase基础【包含mysql】
- 这些是基本功，刚开始也不可能学的很精通，最起码要对linux中的一些基本的命令混个脸熟，后面学习各种框架的时候都会用到，用多了就熟悉了。javase的话建议主要看面向对象，集合，io，多线程，以及jdbc操作即可。
zookeeper
- zookeeper是很多大数据框架的基础，中文名称是动物园的意思，因为目前的大数据框架的图标很多都是动物的形状，所以zookeeper其实就是可以管理很多大数据框架的。针对这个框架，主要掌握如何搭建单节点和集群，以及掌握如何在zkcli客户端下对zookeeper的节点进行增删改查操作即可。
hadoop
- 目前企业中一般都是用hadoop2.x的版本了，所以就没有必要再去学hadoop1.x版本了，hadoop2.x主要包含三大块
- hdfs 前期，主要学习hdfs的一些命令即可，上传，下载，删除，移动，查看等命令...
- mapreduce 这个需要重点学习下，要理解mr的原理以及代码实现，虽然现在工作中真正写mr的代码次数很少了，但是原理还是要理解的。
- yarn 前期了解即可，只需要知道yarn是一个资源调度平台，主要负责给任务分配资源即可，yarn不仅可以给mapreduce任务调度资源，还可以为spark任务调度资源...yarn是一个公共的资源调度平台，所有满足条件的框架都可以使用yarn来进行资源调度。
hive
- hive是一个数据仓库，所有的数据都是存储在hdfs上的，具体【数据仓库和数据库】的区别大家可以去网上搜索一下，有很多介绍。其实如果对mysql的使用比较熟悉的话，使用hive也就简单很多了，使用hive主要是写hql，hql是hive的sql语言，非常类似于mysql数据库的sql，后续学习hive的时候主要理解一些hive的语法特性即可。其实hive在执行hql，底层在执行的时候还是执行的mapredce程序。
- 注意：其实hive本身是很强大的，数据仓库的设计在工作中也是很重要的，但是前期学习的时候，主要先学会如何使用就好了。后期可以好好研究一下hive。
hbase
- hbase是一个nosql 数据库，是一个key-value类型的数据库，底层的数据存储在hdfs上。在学习hbase的时候主要掌握 row-key的设计，以及列簇的设计。要注意一个特点就是，hbase基于rowkey查询效率很快，可以达到秒级查询，但是基于列簇中的列进行查询，特别是组合查询的时候，如果数据量很大的话，查询性能会很差。
redis
- redis也是一个nosql 数据库和key-value类型的数据库，但是这个数据库是纯基于内存的，也就是redis数据库中的数据都是存储在内存中的，所以它的一个特点就是适用于快速读写的应用场景，读写可以达到10W次/秒，但是不适合存储海量数据，毕竟机器的内存是有限的，当然，redis也支持集群，也可以存储大量数据。在学习redis的时候主要掌握string，list，set，sortedset，hashmap这几种数据类型的区别以及使用，还有pipeline管道，这个在批量入库数据的时候是非常有用的，以及transaction事务功能。
flume
- flume是一个日志采集工具，这个还是比较常用的，最常见的就是采集应用产生的日志文件中的数据。一般有两个流程，一个是flume采集数据存储到kafka中，为了后面使用storm或者sparkstreaming进行实时处理。另一个流程是flume采集的数据落盘到hdfs上，为了后期使用hadoop或者spark进行离线处理。在学习flume的时候其实主要就是学会看flume官网的文档，学习各种组建的配置参数，因为使用flume就是写各种的配置。
kafka
- kafka 是一个消息队列，在工作中常用于实时处理的场景中，作为一个中间缓冲层，例如，flume->kafka->storm/sparkstreaming。学习kafka主要掌握topic，partition，replicate等的概念和原理。
storm
- storm是一个实时计算框架，和hadoop的区别就是，hadoop是对离线的海量数据进行处理，而storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。学习storm主要学习topology的编写，storm并行度的调整，以及storm如何整合kafka实时消费数据。
spark
- spark 现在发展的也很不错，也发展成了一个生态圈，spark里面包含很多技术，spark core，spark steaming，spark mlib，spark graphx。
- spark生态圈里面包含的有离线处理spark core，和实时处理spark streaming，在这里需要注意一下，storm和spark streaming ，两个都是实时处理框架，但是主要区别是：storm是真正的一条一条的处理，而spark streaming 是一批一批的处理。
- spark中包含很多框架，在刚开始学习的时候主要学习spark core和spark streaming即可。这个一般搞大数据的都会用到。spark mlib和spark graphx 可以等后期工作需要或者有时间了在研究即可。
elasticsearch
- elasticsearch是一个适合海量数据实时查询的全文搜索引擎，支持分布式集群，其实底层是基于lucene的。在查询的时候支持快速模糊查询，求count，distinct，sum，avg等操作，但是不支持join操作。
- elasticsearch目前也有一个生态圈，elk(elasticsearch logstash kibana)是一个典型的日志收集，存储，快速查询出图表的一整套解决方案。
- 在学习elasticsearch的时候，前期主要学习如何使用es进行增删改查，es中的index，type，document的概念，以及es中的mapping的设计。
目前暂且列出来这么多吧，大数据生态圈目前还有很多比较好的技术框架，这个就需要等大家以后工作之后再去扩展了。
