大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
- 计算机网络
- 操作系统
- 数据结构
- 计算机组成原理 可重点学习如下知识点 计算机网络（重点看 OSI七层模型 或 TCP/IP五层模型 理解每层含义） 数据结构（重点看 数组、栈、队列、链表、树） 算法（重点看 各种 排序算法、查找算法、去重算法，最优解算法，多去 LeetCode 刷算法题） 操作系统（重点看 进程、线程、IO、调度、内存管理）
数据仓库分为离线数仓和实时数仓，但是企业在招聘时大多要求两者都会，进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。
不管离线还是实时，重中之重就是：SQL
SQL 语法及调优一定要掌握，这里说的 SQL 包括 mysql 中的 sql，hive中的 hive sql，spark 中的 spark sql，flink 中 的 flink sql。
在企业招聘的笔记及面试中，一般问的关于 sql 的问题主要是以 hive sql 为主，所以请重点关注！
- 实时数仓需要重点掌握的技能：
- Hadoop（这是大数据基础，不管离线和实时都必须掌握）
- Kafka（重点，大数据领域中算是唯一的消息队列）
- Flink（重中之重，这个不用说了，实时计算框架中绝对王者）
- HBase（会使用，了解底层原理）
- Druid（会用，了解底层原理）
- 实时数仓架构（两种数仓架构：Lambda架构和Kappa架构）
- Hadoop（HDFS，MapReduce，YARN）
- Hive（重点，包括hive底层原理，hive SQL及调优）
- Spark（Spark 会用及了解底层原理）
- Oozie（调度工具，会用即可）
- 离线数仓建设（搭建数仓，数仓建模规范）
- 维度建模（建模方式常用的有范式建模和维度建模，重点关注维度建模）
大数据开发分两类，第一类是编写Hadoop、Spark、Flink 的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发，如对开源框架的扩展开发，数据中台的开发等！
- 语言：Java 和 Scala（语言以这两种为主，需要重点掌握）
- Linux（需要对Linux有一定的理解）
- Hadoop（需理解底层，能看懂源码）
- Hive（会使用，能进行二次开发）
- Spark（能进行开发。对源码有了解）
- Kafka（会使用，理解底层原理）
- Flink（能进行开发。对源码有了解）
- HBase（理解底层原理）
MySQL需要学习 sql 语法，范式，事务等。
hadoop -> zookeeper -> hive -> flume && sqoop -> azkaban && oozie -> 数仓建模理论 实践 -> hbase -> redis -> kafka -> elk -> scala -> spark -> kylin -> flink -> 实时数仓项目
学完以上技能后，有时间还需要学习比较流行的 OLAP 查询引擎
Impala 、 Presto、Druid 、 Kudu 、 ClickHouse 、 Doris
如果还有时间，可以学习数据治理相关的内容，如元数据管理，数据湖等
Atlas 、 Hudi
我作的这幅图把Hadoop放在了核心位置，旁边都是围着它的组件，说明了Hadoop的重要性，需要重点学习，后面的一切都是以Hadoop为基础的。
从图中能看出这些组件的图标大多是动物，而左下角的 zookeeper 的图标是人，为动物园管理者，所以从图标中我们也能猜出zookeeper是用来管理这些大数据框架的。
再来看下 Hive，大象头，蜜蜂的身体，大象是Hadoop，蜜蜂是采蜜的，所以我们猜测Hive作为数据仓库和Hadoop密不可分的，并且收集数据的。
HBase作为数据库，图标是鲸鱼，鲸鱼是世界上最大的动物，代表HBase是存储巨量的数据
Impala是一个OLAP查询分析引擎，图标是一个斑羚羊，斑羚羊的特点就是跑的特别快，所以Impala是查询速度特别快的一个交互式查询分析引擎。
Flink是一个松鼠，松鼠的特点就是快速和灵巧，和Flink的理念相吻合。
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