大數據是對海量數據進行存儲、計算、統計、分析處理的一系列處理手段，處理的數據量通常是TB級，甚至是PB或EB級的數據，這是傳統數據處理手段所無法完成的，其涉及的技術有分布式計算、高并發處理、高可用處理、集群、實時性計算等，匯集了當前IT領域熱門流行的IT技術。

關于大數據，網上的資料和教程很多，但是質量不一而足。而且很多也比較零散不成系統。對于初學大數據的小白，如何避免踩坑、更好更快的掌握相關技能呢？下面給大家幾點建議，學習大數據的同學可以參考：

1、大數據基礎及工具

學習大數據，首先必須掌握Linux必備知識，還需要熟悉Python的使用與爬蟲程序的編寫，搭建Hadoop（CDH）集群，為大數據技術學習打好基礎。

2、大數據數倉與離線數據處理

通過實戰項目熟悉用戶行為分析業務背景知識，掌握離線數據處理的流程，架構及相關技術的運用。

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3、大數據實時數據處理

通過實戰項目熟悉實時處理的應用場景，掌握實時數據處理的流程，架構及相關技術的運用。掌握實時通用處理框架：Flink及實時主流技術組件：kafka，HBase等

4、大數據一站式解決方案：Spark

Spark 和 Hadoop 都是大數據框架。Hadoop 提供了 Spark 所沒有的功能特性，比如分布式文件系統，而 Spark 為需要它的那些數據集提供了實時內存處理。所以學習 Spark 也非常必要。

5、大數據應用與架構

通過實戰項目掌握搜索和推薦兩大部分互聯網公司必有的大數據應用系統的通用架構，常用算法和相關技術。

• 交互式查詢

• 全文檢索

• 數據挖掘

• 實時數倉。

• 生產應用相關
  

6、大數據核心源碼分析

通過大量的大數據源碼分析，實境實操的項目訓練系統全面的學習，從而獲得豐富的企業級項目經驗，讓自己擁有比競爭者更有優勢的實戰能力。

以上技術如何學習呢，有沒有免費資料？當真正開始學習的時候難免不知道從哪入手，導致效率低下影響繼續學習的信心。 但最重要的是不知道哪些技術需要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，所以有一套實用的視頻課程用來跟著學習是非常有必要的。

實時數據處理

Hadoop核心技術

離線數據處理

大數據大廠面試題

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的终于有人把大数据讲明白了。。。的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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