作为一个过来人来讲，在学习的路上没少掉坑里。经历跌宕起伏，才逐渐明白数据的光明。
博主96年，从事大数据开发工作4年。实时、离线、数仓、springcloud、爬虫、机器学习都略有接触及实际开发经验。
大数据范围很广，涉及的分支也很多。整理如下学习体系供参考。
基础语言学习: java
推荐理由：大数据很多框架底层源码都是java编写，如果java不会，看源码解决问题，深入就不用谈了。
大数据入门：Hadoop
推荐理由：Hadoop是一个大的生态圈，也可以说是最初的开始，Hadoop本身的存储HDFS,计算MR、HadoopStreaming，资源调度YARN等，都广泛应用于现在生产开发中(Mr，HadoopStreaming 没啥人用了。)
数据库：Hive
推荐理由：可以学完hive后认真对比Hive与mysql之间的区别，然后明白hive存在的意义。丰富的函数库，人性化的UDF/UDAF/UDTF 自定义模块设计。离线数据仓库基础。MR/Spark引擎切换。
列式数据存储：Hbase
推荐理由：大数据入门必然要了解的 列式分布式存储 ，感受列式存储及rowkey scan的快感，了解海量数据存储的过程，深入探讨LSM及BloomFilter的协调。
基于内存计算框架：Spark
推荐理由：大数据计算框架（微批），基于scala原生语言开发 (Java也可以)，与java无缝调用，作用于jvm之上，了解函数式编程的魅力，让代码风骚起来。
实时计算框架：Flink
推荐理由：目前最火的计算框架Flink，支持流批一体，真正做到了"实时"，在于独立operator的协调，在大数据量环境下的反压，稳健的Checkpoint，两阶段提交等。这些优点保证了它的地位稳步提升。
消息队列：Kafka
推荐理由：一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景。
分布式协调：Zookeeper
推荐理由: 一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等，大数据集群搭建的基础。
基于以上推荐自学完，可以看下自己感兴趣的OLAP/OLTP其他数据库，学习一下他们的特性及区别。更快掌握”大数据“ 技术。
加油！骚年们！
