最近几年，大数据火了起来,吸引着越来越多的人加入到学习大数据的队伍之中,其中0基础的小白也有不少，甚至有的连编程语言不太了解,所以说有些同学就对自己失去了信心，认为自己学习不了大数据，那么这肯定是错误的。那么在这里，我简单的带领大家去了解一下大数据到底应该如何学习
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一.学习大数据的理论知识
首先肯定要先带领大家了解什么是大数据，对吧？大数据要架构在什么介质之上，应用在什么场景,你才可以知道自己到底想不想学大数据,如果你只听名字高大上就来学习的话，等你学了一段时间后，才发现自己不喜欢，那对于你来说是不是属于时间成本和金钱成本的浪费.所以大家要先了解一下到底什么是大数据!
二.基础编程语言
当你已经足够了解什么是大数据，大数据是做什么的之后，你觉得自己感兴趣。那么恭喜你。接下来你就要进入咱们整个大数据之旅了，你想进入到大数据行业那么肯定要学会写程序，也就是编程语言,那么我们该学什么编程语言呢？没错，就是java,因为我们的道路是大数据，所以也不需要深入java,只需要学完javaSE也就够了.
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三.数据库以及linux操作系统
学完编程语言后,我们接下来肯定会学习数据库，因为我们的数据需要存储，那数据库从哪儿开始学呢?先从最简单的MySQL关系型数据库开始学，当然你还有精力和时间的话,也可以再学习下Oracle数据库,这两个数据库学习完之后，还有学习linux操作系统，因为企业服务器使用的大多都是linux操作系统,并且是×××面版本
四.大数据生态
Hadoop:
那么前面的基础打好以后，我们就要进入大数据生态的学习了,从hadoop（离线分布式处理框架）开始,先从四大核心组件入手，也就是hdfs(解决了大数据怎么存的问题)，MapReduce（解决了大数据怎么算的问题）,yarn(资源调度器),common(公共类库),四大核心组件学习完成以后，就要学习下我们hadoop的外部依赖组件，比如Zookeeper（提供细条服务),Sqoop(数据迁移), hive(数据仓库),hbase(列式存储数据库),
Spark
学习完我们hadoop之后，还要学我们另外一个分布式离线计算框架:Spark，因为我们的Spark比我们的hadoop要快，首先是基于内存，还有是因为DAG有向无环图.那么首先学习Spark就要学习
Scala（函数式编程语言),kafka(消息中间件消息队列),sparksql,spark core,sparkstreaming(微批实时处理),spark Structure streaming(spark批流融合),redies(内存数据库)
Flink
当下比较火热的，2016年推广使用的,我们阿里的分支推出了blink，今年继续会使用flink，flink已经支撑起阿里的整个体系,蚂蚁，高德，淘宝，菜鸟物流整个计算模型都是使用flink的，去年阿里把flink收购了，当下来讲就非常火热。
重点
五.项目实战
自然不必多说，大家出去找工作就能够看到公司标准，都要求领域内的工作经验，实操很重要，同时也是对学习的知识的一个巩固和落地.
