第一阶段：大数据学习必备Java技术
目前大部分企业大数据技术实现都是在Java编程语言基础之上，因此对于零基础的同学首先要掌握Java开发技术，此阶段需要掌握的知识内容有Java编程基础、面向对象入门、JavaWeb核心知识、Java开发主流框架（Spring组件、SpringMVC、Mybatis组件等）、Java常用流行框架（Lucene组件、Spring Data JPA、SpringBoot等）。学习完成本阶段大家已经具备企业级JavaWeb项目的开发，并且能够掌握微服务框架的使用，完成项目环境快速部署。
第二阶段：大数据基础增强
在掌握了Java核心技术之后，还需要进一步学习Linux操作基础，主要学习Linux操作系统的理论基础和服务器配置时间知识，掌握Linux操作系统的网络配置、DNS/DHCP/HTTP/FTP/SMTP和POP3服务的配置与管理，为更深一步学习其他网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。
第三阶段：大数据技术学习
掌握以上两个阶段的内容后，就要开始大数据技术的学习了。在大数据学习中核心需要掌握的技术点包括Hadoop、NoSQL、Kafka、ELK、Spark、Flink、Druid等知识点。
1、Hadoop，在Hadoop离线分布式系统学习中，需要重点掌握HDFS组件详解以及实战、mapreduce 组件详解以及高级性能优化、Yarn组件详解以及多租户的实现、hive组件实战以及性能优化、impala组件实战以及性能优化sqoop常见问题详解。
2、NoSQL介绍、Redis的原理和架构、 Redis的集群搭建、Hbase的应用场景、Hbase架构和原理以及RowKey设计和优化策略、HBase+Redis微博实战案例、Elasticsearch的功能、架构和原理以及ELK案例实战。
3、Spark，在Spark内存计算系统需要重点学习的内容包括：Scala语言基础、Spark入门以及集群搭建、SparkRDD、Spark SQL、SparkSrteaming、Structured Streaming、Kudu等。
4、Flink，Flink的运行机制、Flink组件和逻辑计划、Flink执行计划生成、JobManager中的基本组件、TaskManager、算子、网络、水印WaterMark、任务调度，flink的状态管理、CheckPoint、flinksql及flinkTableApi。
值得注意的是在每一个阶段的学习中，都要注重实操练习，将大数据每一个相关的技术知识点都有对应的实战案例，将真实实例贯穿到知识点中，学中练、练中学、及时训练、及时强化所学的知识内容。
当然这只是每个阶段学习的建议，大家可以根据自己的实际情况进行调整。如果想更快的掌握大数据的知识和技能，建议报名达内IT教育的大数据培训班，在专业的大数据讲师的带领下，系统的学习大数据培训课程，将达到事半功倍的效果。
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