大数据基础知识学习
文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
离线计算：Hadoop MapReduce、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron、Flink
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、分布式协调服务：Zookeeper、Kylin、Druid
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
这样整体之后，对于如何学习是不是有个更明确的路线了呢？
那么个人觉得初步学习的技术应该有以下这些:
HDFS
MapReduce
YARN
SparkStreaming
SparkSQL
Hive
Impala
HBase
Apache Kylin
Flume
参考文章
大数据初步了解
http://lxw1234.com/archives/2016/11/779.htm
大数据杂谈
http://lxw1234.com/archives/2016/12/823.htm
推荐文章
零基础学习Hadoop
http://blog.csdn.net/qazwsxpcm/article/details/78460840
HBase 应用场景
http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/39894265
Hadoop硬件选择
http://bigdata.evget.com/post/1969.html
图解Spark:核心技术与案例实战
http://www.cnblogs.com/shishanyuan/category/925085.html
一个大数据项目的架构设计与实施方案
http://www.360doc.com/content/17/0603/22/22712168_659649698.shtml
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