[怎样进行大数据的入门级学习？](https://www.zhihu.com/question/24761255) 必须技能10条: - 01.Java高级(虚拟机、并发) - 02.Linux 基本操作 - 03.Hadoop（此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn ） - 04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ） - 05.Hive(Hql基本操作和原理理解） - 06.Kafka - 07.Storm - 08.Scala需要 - 09.Python - 10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）高阶技能6条: - 11.机器学习算法以及mahout库加MLlib - 12.R语言 - 13.Lambda 架构 - 14.Kappa架构 - 15.Kylin - 16.Aluxio 二、学习路径由于本人是从Java开发通过大概3个月的自学转到大数据开发的。 所以我主要分享一下自己的学习路劲。 第一阶段: - 01.Linux学习（跟鸟哥学就ok了） - 02.Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》） 第二阶段: - 03.Hadoop （董西成的书） - 04.HBase（《HBase权威指南》） - 05.Hive（《Hive开发指南》） - 06.Scala（《快学Scala》） - 07.Spark （《Spark 快速大数据分析》） - 08.Python （跟着廖雪峰的博客学习就ok了） 第三阶段:对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了，我把最重要的事情(要学什么告诉你了)， 剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程， 跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定。如果看书效率不高就很网课，相反的话就自己看书。 三，学习资源推荐: - 01.Apache 官网 - 02.Stackoverflow - 04.github - 03.Cloudra官网 - 04.Databrick官网 - 05.过往的记忆（技术博客） - 06.CSDN，51CTO - 07.至于书籍当当一搜会有很多，其实内容都差不多。 最后但却很重要一点:要多关注技术动向，持续学习。