本文转自 程序媛小雪 文章 java转大数据的学习路线

第一阶段（基础阶段）

1）Linux学习（跟鸟哥学就ok了）—–20小时

1. Linux操作系统介绍与安装。
2. Linux常用命令。
3. Linux常用软件安装。
4. Linux网络。
5. 防火墙。
6. Shell编程等。

官网：https://www.centos.org/download/
中文社区：http://www.linuxidc.com/Linux/2017-09/146919.htm

2）Java 高级学习（[《深入理解Java虚拟机》]、[《Java高并发实战》]）—30小时

1. 掌握多线程。
2. 掌握并发包下的队列。
3. 了解JMS。
4. 掌握JVM技术。
5. 掌握反射和动态代理。

官网：https://www.java.com/zh_CN/
中文社区：http://www.java-cn.com/index.html

3）Zookeeper学习（可以参照这篇博客进行学习：http://www.cnblogs.com/wuxl360/p/5817471.html）

1. Zookeeper分布式协调服务介绍。
2. Zookeeper集群的安装部署。
3. Zookeeper数据结构、命令。
4. Zookeeper的原理以及选举机制。

官网：http://zookeeper.apache.org/
中文社区：http://www.aboutyun.com/forum-149-1.html

第二阶段（攻坚阶段）

4）Hadoop （《Hadoop 权威指南》）—80小时

1. HDFS

   • HDFS的概念和特性。
   • HDFS的shell操作。
   • HDFS的工作机制。
   • HDFS的Java应用开发。

2. MapReduce

   • 运行WordCount示例程序。
   • 了解MapReduce内部的运行机制。
     • MapReduce程序运行流程解析。
     • MapTask并发数的决定机制。
     • MapReduce中的combiner组件应用。
     • MapReduce中的序列化框架及应用。
     • MapReduce中的排序。
     • MapReduce中的自定义分区实现。
     • MapReduce的shuffle机制。
     • MapReduce利用数据压缩进行优化。
     • MapReduce程序与YARN之间的关系。
     • MapReduce参数优化。

3. MapReduce的Java应用开发

官网：http://hadoop.apache.org/
中文文档：http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/
中文社区：http://www.aboutyun.com/forum-143-1.html

5）Hive（《Hive开发指南》）–20小时

1. Hive 基本概念

   • Hive 应用场景。
   • Hive 与hadoop的关系。
   • Hive 与传统数据库对比。
   • Hive 的数据存储机制。

2. Hive 基本操作

   • Hive 中的DDL操作。
   • 在Hive 中如何实现高效的JOIN查询。
   • Hive 的内置函数应用。
   • Hive shell的高级使用方式。
   • Hive 常用参数配置。
   • Hive 自定义函数和Transform的使用技巧。
   • Hive UDF/UDAF开发实例。

3. Hive 执行过程分析及优化策略

官网：https://hive.apache.org/
中文入门文档：http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html
中文社区：http://www.aboutyun.com/thread-7598-1-1.html

6）HBase（《HBase权威指南》）—20小时

1. hbase简介。
2. habse安装。
3. hbase数据模型。
4. hbase命令。
5. hbase开发。
6. hbase原理。

官网：http://hbase.apache.org/
中文文档：http://abloz.com/hbase/book.html
中文社区：http://www.aboutyun.com/forum-142-1.html

7）Scala（《快学Scala》）–20小时

1. Scala概述。
2. Scala编译器安装。
3. Scala基础。
4. 数组、映射、元组、集合。
5. 类、对象、继承、特质。
6. 模式匹配和样例类。
7. 了解Scala Actor并发编程。
8. 理解Akka。
9. 理解Scala高阶函数。
10. 理解Scala隐式转换。

官网：http://www.scala-lang.org/
初级中文教程：http://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html

8）Spark （《Spark 权威指南》）—60小时

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1. Spark core

   • Spark概述。
   • Spark集群安装。
   • 执行第一个Spark案例程序（求PI）。

2. RDD

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   • RDD概述。
   • 创建RDD。
   • RDD编程API（Transformation 和 Action Operations）。
   • RDD的依赖关系
   • RDD的缓存
   • DAG（有向无环图）

3. Spark SQL and DataFrame/DataSet

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   • Spark SQL概述。
   • DataFrames。
   • DataFrame常用操作。
   • 编写Spark SQL查询程序。

4. Spark Streaming

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   • park Streaming概述。
   • 理解DStream。
   • DStream相关操作（Transformations 和 Output Operations）。

5. Structured Streaming

6. 其他（MLlib and GraphX ）

这个部分一般工作中如果不是数据挖掘，机器学习一般用不到，可以等到需要用到的时候再深入学习。

官网：http://spark.apache.org
中文文档（但是版本有点老）：https://www.gitbook.com/book/aiyanbo/spark-programming-guide-zh-cn/details
中文社区：http://www.aboutyun.com/forum-146-1.html

9）Python (推荐廖雪峰的博客—30小时

10）自己用虚拟机搭建一个集群，把所有工具都装上，自己开发一个小demo —30小时