大数据学习需要系统性地掌握基础理论、核心技术框架和实践技能，以下是结合当前行业需求整理的学习路径和建议：
一、基础准备
1. 数学与编程基础
数学：概率统计（数据分布分析）、线性代数（机器学习矩阵运算）、离散数学（算法设计）
编程：Python（数据清洗/分析）、Java（Hadoop开发）、SQL（数据库操作）
系统知识：Linux管理、网络协议、分布式架构设计
2. 核心概念理解
分布式计算原理（如MapReduce批处理模型）
数据存储结构（结构化/非结构化数据差异）
二、核心技术栈
1. 分布式框架
Hadoop生态：HDFS（分布式存储）、MapReduce（批处理）、Hive（数据仓库）
Spark：内存计算，支持批处理与实时流处理，比Hadoop快10-100倍
Flink：低延迟流处理，适合金融/物联网实时场景
2. 数据处理工具
数据采集：Kafka（消息队列）、Flume（日志收集）
数据清洗：处理缺失值、异常值及标准化
数据库：HBase（列式存储）、MongoDB（非关系型数据库）
三、进阶方向
1. 数据分析与智能应用
机器学习算法：线性回归、决策树、K-means聚类
学习框架：TensorFlow/PyTorch（神经网络开发）
可视化工具：Tableau/ECharts（交互式图表生成）
2. 项目实战重点
离线项目：互联网金融风控、电信用户行为分析（含可视化展示）
实时项目：广告营销、物流数据实时监控
四、学习建议
1. 优先级策略
先掌握Hadoop和Spark核心，再扩展至Flink等实时技术
避免过度关注边缘技术，聚焦企业高频需求组件
2. 资源推荐
视频课程：黑马程序员Hadoop实战教程
书籍：《Hadoop介绍》（原理与实战结合）
五、就业能力对标
基础岗位：需熟练Hive、Spark SQL及ETL流程
高阶岗位：需掌握大模型技术栈（如Transformer架构）和AI工程化部署
通过分阶段学习+项目实操，可系统性构建大数据技术能力。
