大數據是現在非常熱門的一種技術，學好了大數據也就意味著進入了有前景的IT行業。但大數據的內容太多了，對于眾多初學者來說都不知道從哪入手。這就是小編寫這篇文章的原因。本文將為您提供一條學習大數據的道路，幫助您盡快步入大數據領域。
大數據領域的技術涵蓋了Linux操作系統、Hadoop、Hive、HBase、Zookeeper、Kafka、Scala、Spark、Flink等等。這么多的技術，我們從哪開始學起呢?這主要看我們對自己的定位是什么樣的。
大數據行業細分了很多角色，但大體上分成了大數據工程師和大數據分析師。
大數據工程師的主要工作是海量數據的收集和存儲，建立和維護大數據體系結構，集群的安裝配置和維護。這些工作是進行大數據分析的前提和基礎。大數據分析師則是在上面數據的基礎上，運用統計方法和數據挖掘算法，找出數據之間的關系，為企業領導者提供有力的決策支撐。
現在，您已經了解了大數據行業，以及大數據行業不同角色的職責要求。讓我們來看看要進入大數據行業，您應該走什么樣的道路。
首先，您要熟悉linux和shell腳本。這是處理大數據的基本要求。
其次，我們必須掌握一門編程語言。大數據技術大多是用Java或Scala編寫的。但是您可能對著兩種語言都不熟悉。不要擔心，除了Java和Scala，您還可以選擇Python或者R語言，因為現在大多數大數據技術都廣泛支持Python和R。因此，您可以從上面提到的任何一種語言開始。如果讓我給出建議，我建議選擇Java或Python。
再者，您需要了解分布式文件系統。現今流行的分布式文件系統是Hadoop分布式文件系統。
上面這三點是每個大數據工程師都必須要掌握的。
接下來，是您決定是使用數據流還是離線大量數據的時候了。
假設您決定使用數據流來開發實時或接近實時的分析系統。那么Spark Streaming或Flink將是我們的首選。在實時數據處理領域，這兩個都各有千秋。
如果您處理的是離線數據，Spark Core和Spark SQL將是我們的首選，不論是結構化數據還是非結構化數據，Spark都可以輕松應對。并且相比較傳統的MapReduce速度快了大約100倍。
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