大數據與云計算經常會被聯系到一起，尤其是云時代的迅速發展，大數據越來越受關注。但是大數據對相關人才要求比較高，需要了解編程技巧、數據結構/算法、分析能力、數據庫技能、數學、機器學習等等技術，那么作為小白來說，零基礎學習大數據的方法有哪些呢？小千為大家整理了學習大數據的重點內容，我們一起去學習下吧！

　　一、學習路線

　　第 1 階段，掌握Java Web數據可視化

　　你需要掌握Java服務器端技術，前端可視化技術，數據庫技術，這個階段主要是儲備大數據的前置技能，當然你已經可以從事數據可視化工程師的工作了，但還不能算真正入門大數據。

　　第 2 階段，學會 Hadoop 核心及生態圈技術棧。

　　這部分涵蓋的技術比較多，像 HDFS 分布式存儲、MapReduce、Zookeeper、Kafka等你都得掌握，掌握后可以去從事 ETL 工程師等一些大數據的崗位，但是知識儲備還不夠完整。

　　第 3 階段，搞定計算引擎及分析算法。

　　計算引擎我建議是 Spark 和 Flink 都能熟練使用，雖然現在一些企業還在用 Spark，但未來 Flink 一定會成為主流。學到這，你已經具備相對完整的大數據技能，能從事一些高薪的崗位了，像大數據研發工程師、推薦系統工程師、用戶畫像工程師等。

　　二、需要重點掌握：

　　文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

　　離線計算：Hadoop MapReduce、Spark

　　流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

　　K-V、NOSQL數據庫：HBase、Redis、MongoDB

　　資源管理：YARN、Mesos

　　日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

　　消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

　　查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

　　分布式協調服務：Zookeeper

　　集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

　　數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib

　　數據同步：Sqoop

　　任務調度：Oozie

　　三、大數據的三個發展方向：

　　平臺搭建/優化/運維/監控、大數據開發/ 設計/ 架構、數據分析/挖掘。

　　四、學習途徑

　　自學：可以通過網上的資料、視頻進行學習，但是學習周期較長、效果不理想。

　　培訓機構：可以挑選專業的大數據培訓機構，仔細甄別培訓機構的資質/師資教學/大綱/就業等方面，選擇最適合自己的機構進行系統學習，這樣學習效率較高，周期短。

　　以上是最適合零基礎學習大數據的方法，希望對大家有所幫助！千鋒教育好程序員與京東物流共建大數據課程，在學習的過程中便可拓展大廠實踐項目經驗，獲得優秀學員大廠內推通道，幫助學員積累豐富的大廠項目經驗，助力學員快速就業。更多關于“大數據培訓”的問題，歡迎咨詢千鋒教育在線名師。千鋒教育多年辦學，課程大綱緊跟企業需求，更科學更嚴謹，每年培養泛IT人才近2萬人。不論你是零基礎還是想提升，都可以找到適合的班型，千鋒教育隨時歡迎你來試聽。